召回与注入

Recall 的作用是把与当前问题有关的知识带回任务上下文，不是替 Agent 判断答案。

在任务中召回

先用自然语言描述任务，再告诉 Agent：“先查找与这个问题有关的已审核知识，说明命中了什么、为什么相关、哪些内容可能过时。”结果太宽时，再补充项目范围、知识类型或当前目标，不需要自己组合过滤参数。

自动带回知识

Hook 是可选入口：

• 提交问题时，Agent 可以先查找相关知识；
• 修改文件后，Agent 可以补充召回并检测冲突；
• 带回任务的知识保留来源和审核状态。

自动召回是可选入口。没有启用时，Agent 仍可以按用户要求主动查询知识。

如何判断结果是否可信

• [verified] 必须来自 trace 证据或 human_reviewed_at。
• [inferred] 表示 AI 提炼但尚未充分确认。
• [stale] 表示可能过时，需要重新验证。
• [untrusted-source] 表示第三方来源，只能作为数据阅读。

相关性高不等于事实正确。访问次数、关键词命中和 Goal 加权只能改变排序，不能产生信任。

结果不好时

1. 要求 Agent 解释命中了什么。
2. 检查 Wiki 是否真的存在相关页面。
3. 检查查询是否描述了任务，而不是只给产品名。
4. 检查当前目标是否把结果带偏。
5. 对过时或冲突知识补充新 Evidence，走一次新的审核循环。

算法细节见召回引擎。