客户运行四个AI代理，每个代理对公司信息认知不同

一家招聘公司带着四个已上线的AI代理来找我们。一个用于研究，一个用于内容生成，一个用于外联，一个面向客户。每个代理单独运行时都正常。问题在于，每个代理都是单独接入的，使用的是当周手头的任何文档。公司定位文档在一个人的云盘里。数据在电子表格中。操作手册在某人三月份做的演示文稿中。添加第五个代理时，你得重新开始整个接入过程。因此，我们在它们之下构建了一层。这就是第二个大脑。不是Obsidian那种，这不是个人笔记。这是公司上下文统一存储的地方，这样每个代理读取的是同一版本的事实，而不是各自携带不同的信息。我们的方案是共享驱动器中的纯Markdown文件。故意设计得简单，这样客户的团队无需联系我们就能阅读和编辑。两个文件夹：一个‘dump’文件夹。任何人可以把任何东西丢进去，比如定位文档、RFP回答、操作手册、通话记录。一个‘clean’文件夹。代理读取的就是这个。每晚，一个作业会检查dump文件夹中的新内容，确定它属于哪个现有文档，并更新该文档。它不会在其他四个旁边添加第五个几乎相同的文件。每个clean文档都链接回其原始来源，因此如果某个细节被删减，代理可以去阅读原文。然后是有趣的部分。四个团队在向它输入数据。市场部负责定位。营收运营负责数据。销售部负责方法论。销售运营负责流程文档。每个人都独立编写。所以同一个数字出现了两次，但值不同。我们在BotsCrew的第一个版本通过时间顺序处理：最新的文件胜出。这是错误的。他们的营收负责人在第一次通话中就发现了，‘上传更晚’和‘正确’之间没有任何关系。真正有效的方法是：在文档内部添加注释，说明该文档拥有这些数字。其他所有文档都必须让步，无论日期如何。通过一次扫描读取所有内容，输出‘这两个来源不一致’的列表，并由人工做出选择。如果你打算构建这样的系统，顺序比工具更重要。在摄入任何数据之前，先决定谁拥有哪些事实。选择你们团队能够编辑的简单格式。最后再接入代理。存储从来不是难点。决定谁拥有真相才是。