三种 Agent，如何分工

同样一句“帮我记下这笔支出”，背后可以有不同的执行方式。选择 Agent，实际是在选择任务在哪里执行、能够读到哪些记录，以及离开当前对话后如何继续。

与海把这几种需求分成三个入口：本地 Agent、云端 Agent 和 Personal Agent。它们复用记录规则与部分工具，执行环境和会话方式各有侧重。

本地 Agent：在当前设备完成记录操作

本地 Agent 的记录工具在 App 内执行，可以围绕当前设备的业务数据工作。模型理解请求后，客户端执行相应操作，再把执行结果交回对话。

这里的“本地”指工具执行和记录操作的位置。它不代表模型在手机上离线运行。 当前 AI 推理需要云端模型服务，与对话相关的输入和工具结果可能经过云端处理；关闭业务记录同步，也不等于关闭 AI 请求。

如果你的目标是在手机里快速记录、查询或调整内容，本地入口最直接。执行依赖客户端运行，不能假设退出 App 后所有步骤仍能继续。

云端 Agent 由服务端处理任务，保存运行状态、消息和需要用户确认的步骤。手机断开当前连接时，任务与这条连接分别管理；重新打开后，可以读取已经保存的进展和结果。

它能处理的是当前账号的云端数据。某条记录只留在手机、尚未同步时，云端 Agent 不能直接读取它。云端写入后的结果，也需要设备同步才能成为手机本地的最新记录。

“后台继续”有清晰边界：服务故障、模型错误、任务取消或等待确认都可能让任务暂停或失败。已经保存的状态帮助恢复体验，不意味着任意外部操作都会无限重试。

Personal Agent 以一段长期主对话为中心，保留交流上下文，并通过受控工具处理记录、提醒和后续交流。它运行在服务端，适合连续补充需求、调整计划和围绕同一背景继续讨论。

你可以补充“刚才的提醒改到下午”。运行中的新输入会在执行边界参与后续处理，但停止或改口不能撤销已经完成的写入。已发生的修改需要通过后续操作纠正。

长期交流也有容量边界。上下文会经过整理和摘要，摘要可能省略细节；重要业务事实仍应查询记录，完成状态仍应看工具结果。长期偏好另由共享记忆管理。

具体入口和工具以当前版本、账号配置及权限为准。三种 Agent 不是三份互不关联的业务数据库：可见范围内的记录遵循共同的身份与契约，差异在于执行位置、同步进度和会话组织。

“已经帮你记好”是一句话，保存成功是一项结果。与海把工具执行和回复生成分开：记录工具完成写入后返回结果，界面据此展示记录或操作状态。

文件导入还会先准备和校验，再给出确认入口。遇到失败，应以工具结果和记录页面为准，不能仅凭一段流畅的回答推断任务已经完成。