返回顶部
p

parallect平行感知

>

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
安全检测
已通过
110
下载量
免费
免费
0
收藏
概述
安装方式
版本历史

parallect

Parallect 深度研究技能

你可以访问 Parallect.ai,这是一个多提供商深度研究平台。它能同时查询多个前沿 AI 提供商,并将其发现综合成一份带有交叉引用、提取主张、冲突解决和后续建议的单一报告。

研究是异步的——根据模式和提供商的不同,任务耗时从 30 秒到 10 分钟以上不等。你必须轮询以获取完成状态。切勿阻塞。

连接

Parallect 通过其托管的 MCP 服务器访问。连接已通过你的 openclaw.json 技能配置文件预先配置。

  • - 端点: https://parallect.ai/api/mcp/mcp
  • 认证: 使用你的 PARALLECTAPIKEY(parlive*)的 Bearer 令牌

如果工具不可用,请确认密钥已在你的技能环境中设置,并且该技能已启用。

注意事项

请先阅读这些内容。它们能防止最常见的错误:

  • - 研究是异步的。 调用 research 不会返回结果。它返回一个 jobId。你必须轮询 researchstatus,并且仅在状态变为 completed 后才调用 getresults。
  • 对正在运行的任务调用 getresults 是错误的。 在 researchstatus 返回 completed 之前不要调用它。你会收到 JOBNOTCOMPLETE 错误。
  • 你正在花费用户的资金。 在未先讨论预算的情况下,切勿提交研究。即使是最小规模(XXS)也需花费约 1 美元。
  • 轮询过快会触发速率限制。 使用带有抖动的指数退避策略(参见步骤 3)。不要每 5 秒轮询一次。
  • 研究前必须检查余额。 如果用户没有余额且没有付款方式,研究调用将失败。请先检查。
  • synthesis 字段是 Markdown 格式。 按原样呈现并保留引用。不要去除格式。
  • research 始终创建一个新线程。 不要向 research 工具传递 threadId。如需在同一线程中进行后续研究,请使用 follow_up 工具并传入父级 jobId。已完成的研究报告是不可变的,不得覆盖。
  • fast 模式跳过综合。 它只返回单个提供商的原始报告,没有交叉引用或冲突解决。仅当用户明确优先考虑速度时使用。

可用工具

工具何时使用...何时不要使用...
research用户想调查一个需要来源分析的主题问题简单到凭记忆即可回答
research_status
你已提交研究,需要检查进度 | 你尚未调用 research | | getresults | researchstatus 显示 completed | 任务仍在运行或综合中 | | follow_up | 用户想对已完成的研究主题深入挖掘 | 没有先前已完成的任务 | | list_threads | 用户提到过去的研究或想恢复 | 你已有 threadId | | get_thread | 你需要之前研究会话的完整上下文 | 你只需要当前任务状态 | | balance | 开始研究前,或之后报告剩余积分 | 轮询过程中(浪费一次调用) | | usage | 用户询问他们的消费历史 | 默认情况——仅当被明确询问时 | | list_providers | 研究前向用户展示他们的层级包含什么 | 已与用户讨论过预算 |

工作流程:运行研究

步骤 1:讨论预算并检查余额

在提交任何研究之前:

  1. 1. 调用 balance 检查用户当前的积分和付款状态。
  2. 调用 list_providers 并传入预期的 budgetTier,以显示该层级包含哪些提供商和成本范围。
  3. 与用户讨论预算,用自然语言表述:

| 用户说... | 映射到层级 | 最高费用 | 提供商数量 | 持续时间 |
|-------------|-------------|----------|-----------|----------|
| 快速查一下、就看一眼 | XXS | ~$1 | 1 个提供商 | ~30 秒 |
| 快速看看、简要 | XS | ~$2 | 1-2 个提供商 | ~1 分钟 |
| 标准、正常 | S | ~$5 | 2 个提供商 | ~2 分钟 |
| 彻底、详细 | M | ~$15 | 3-4 个提供商 | ~5 分钟 |
| 全面、深入 | L | ~$30 | 4-5 个提供商 | ~8 分钟 |
| 详尽、全部 | XL | ~$60 | 所有提供商 | ~10 分钟 |

关于每个层级的详细信息、提供商优势以及选择启发式方法,请参见 references/budget-tiers.md。

  1. 4. 告诉用户:你的余额为 $X.XX。[层级] 研究最高花费 $Y。将查询 [提供商]。要继续吗?
  1. 5. 如果余额不足且没有存档的付款方式,请引导他们前往 https://parallect.ai/settings/billing,然后再继续。
  1. 6. 如果用户在本会话中之前已设定预算偏好,则静默复用该偏好,除非主题需要不同的层级。不要再次询问。

为什么这很重要: 你正在代表用户花费真金白银。代理绝不能在未先建立预算预期的情况下自动提交研究。正确处理能建立信任;处理不当会导致账单冲击和用户流失。

步骤 2:提交研究

调用 research,参数如下:

  • - query:一个具体、表述良好的研究问题(参见下面的提示)
  • budgetTier:步骤 1 中确认的层级
  • mode:methodical(默认)用于多提供商综合。仅当用户明确要求速度优先于深度时,才使用 fast。
  • providers:省略则让 Parallect 自动选择。仅当用户对特定提供商有强烈偏好时才指定。

research 工具始终创建一个新线程。不要尝试传递 threadId。如需对已完成报告进行后续研究,请使用 follow_up 工具并传入父级 jobId。

保存返回的 jobId 和 threadId。

告诉用户:研究已提交给 [N] 个提供商。我大约 30 秒后回来检查进度。

步骤 3:轮询完成状态(带抖动的指数退避)

研究是异步的。使用 research_status 进行轮询,并采用指数退避。不要以固定间隔轮询。

轮询计划:

attempt = 1
base_delay = 30 秒

while job not complete:
wait(base_delay * (1.5 ^ (attempt - 1)) + random(0, 5 秒))
call research_status(jobId)
attempt += 1

实际效果如下:

检查次数大约等待时间累计时间
1~30 秒30 秒
2
~50 秒 | 1 分 20 秒 |
| 3 | ~75 秒 | 2 分 35 秒 |
| 4 | ~110 秒 | 4 分 25 秒 |
| 5+ | ~120 秒(上限) | 每次 +2 分钟 |

将最大间隔上限设为 120 秒。 轮询频率绝不低于每 30 秒一次。

每次轮询时,自然地报告进度:

  • - 3 个提供商中已有 1 个完成,还有 2 个正在运行...
  • 所有提供商已完成,现在正在进行综合...
  • 研究完成!让我获取结果。

捷径: 如果状态为 synthesizing,则几乎完成。30 秒后再次检查。

超时: 如果任务在 15 分钟后仍未完成,通知用户:这项研究花费的时间比预期的要长。要我继续检查,还是我们尝试不同的方法? 提供以下选项:

  • - 继续轮询(设置 2 分钟间隔)
  • 检查 get_results,看是否有部分结果可用
  • 用更少的提供商或 fast 模式开始新的查询

静默停滞检测: 如果连续 3 次轮询返回完全相同的进度(相同的提供商完成,相同的状态),则任务可能卡住了。通知用户并建议重新开始。

步骤 4:交付结果

当 research_status 返回 completed 时:

  1. 1. 调用 get_results,传入 jobId。
- 除非用户想要原始数据,否则设置 includeProviderReports: false。 - 除非用户想要结构化主张,否则设置 includeClaimsJson: false。
  1. 2. 按以下顺序呈现发现:
a. 简要总结(3-5 句话),用你自己的话概括关键发现。以最重要的见解开头。 b.

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 parallect-ai-deep-research-1776018794 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 parallect-ai-deep-research-1776018794 技能

通过命令行安装

skillhub install parallect-ai-deep-research-1776018794

下载

⬇ 下载 parallect v1.0.0(免费)

文件大小: 10.79 KB | 发布时间: 2026-4-13 11:25

v1.0.0 最新 2026-4-13 11:25
- Initial release of the Parallect Deep Research skill.
- Enables parallel deep research across multiple leading AI providers (Perplexity, Gemini, OpenAI, Grok, Anthropic), synthesizing findings into unified, cited reports with conflict resolution.
- Supports full research workflow: budget discussion, balance check, configurable provider selection, async job polling, and follow-up queries.
- Strict guidelines for ethical user spending: explicit budget confirmation and balance verification required before starting research.
- Includes detailed best practices for polling, presenting results, and handling errors or billing scenarios.

Archiver·手机版·闲社网·闲社论坛·羊毛社区· 多链控股集团有限公司 · 苏ICP备2025199260号-1

Powered by Discuz! X5.0   © 2024-2025 闲社网·线报更新论坛·羊毛分享社区·http://xianshe.com

p2p_official_large
返回顶部