用模型和社交信号构建研究 Agent：SandBase 实现模式

研究 Agent 的第一版通常很有吸引力：搜索 X，让模型总结，再把段落发到 Slack。随后有人问：“这句话到底是哪条帖子支持的？”答案往往埋在 prompt 日志里，如果日志还在的话。

解决办法是架构，不是把文案写得更自信。把社交发现、来源检索、模型推理和发布拆成独立步骤，用有类型的记录连接它们。SandBase 适合这个场景，因为一个工作流可以接入模型和真实世界 API，同时证据记录仍然可以由团队检查。

先说结论

• 社交帖子是线索，官方页面才是证据。
• 给模型一个小型证据包，不要把无限时间线直接塞进 prompt。
• 把冲突和未知项作为正式输出，而不是隐藏掉。
• 发布、发帖和修改生产路由都要放在明确审批之后。

先定义研究契约

先规定一份“合格简报”必须包含什么：

{
  "question": "What changed in the provider's API this week?",
  "claims": [],
  "sources": [],
  "conflicts": [],
  "unknowns": [],
  "retrieved_at": "2026-08-25T10:00:00Z",
  "status": "needs_review"
}

这个记录有个重要特点：claims 可以为空。证据不足时，研究 Agent 应该允许自己停下来，而不是把结构填满一段听起来很确定的话。

按工作选择工具

SandBase Twitter 目录把搜索、趋势、Tweet 详情、用户资料、媒体和发帖拆成独立路由。搜索模型页则把 keyword 和 search type 输入直接展示出来。

图 1：路由分开后，策略可以区分只读发现和有副作用的发帖。

按问题选择路由。搜索负责找到候选帖子；Tweet 详情负责核验具体帖子；模型或网页搜索 API 负责拿它和官方文档对照。不要因为它们共用一个账号，就把所有路由都交给 Agent。

图 2：有边界的搜索输入，让发现步骤可以检查和复现。

证据包才是交接面

模型看到结果之前，先把每条记录标准化：

{
  "id": "tweet-or-document-id",
  "title": "short label",
  "url": "https://source.example/item",
  "publisher": "official account or site",
  "published_at": "2026-08-25T09:40:00Z",
  "excerpt": "relevant text only",
  "source_kind": "social_lead",
  "retrieved_at": "2026-08-25T10:01:00Z"
}

用 source_kind 区分社交线索和官方文档。这样模型才能说“社交线索声称 X，官方页面确认 Y”，而不是把两者揉成一句。

分两轮推理

第一轮只做证据分类：相关性、来源类型、日期和候选说法。第二轮只使用筛选后的记录回答问题。它没有把整条时间线交给大模型那么炫，但能减少 prompt injection 风险，也能让成本更可预测。

要求模型输出：

• 每条已支持说法及其 source ID；
• 来源之间的冲突和具体冲突字段；
• 未知项与最便宜的下一步核验动作；
• 和证据覆盖率绑定的 confidence，而不是和语气绑定。

“confidence 0.9”不是引用。还要保存这个标签为什么成立。

给 Agent 一个停止条件

研究循环需要预算。问题得到足够的独立官方支持、候选集合耗尽，或者下一步需要审批时，就应该停止。一直搜索到模型“听起来满意”为止，不是研究策略。

SandBase Docs是鉴权和 API 调用的当前操作参考。凭证留在服务端，只把筛选后的字段交给推理步骤。

图 3：操作设置应该出现在实现交接里，不应藏在 Agent prompt 中。

审批边界也是设计的一部分

读取帖子是可回退的；回复、创建工单、修改模型路由或发布简报都是外部副作用。把这些动作放在可审核草稿、独立工具权限和明确审批事件之后。

SandBase 的产品边界也要写清楚：它可以把 Agent 接到模型和真实世界 API，但不会替你判断哪个供应商说法为真，也不应被描述成第三方来源的所有者。

生产 scorecard

• 引用覆盖率：每条发布说法都指向一个或多个 source ID。
• 冲突召回：总结后已知分歧仍然可见。
• 新鲜度：每条记录都有抓取时间和来源发布时间。
• 成本：按完成一份简报统计模型 token 和外部 API 调用。
• 安全：默认研究 profile 不包含副作用工具。
• Replay：审核者可以重建回答所用的证据包。

我会先上线一个通过这份 scorecard 的小 Agent，再增加工具。连接器越多，一段漂亮但不可追溯的答案就越容易出现。

来源

• SandBase Twitter API 目录
• SandBase Twitter 搜索时间线
• SandBase Docs
• X/Twitter AI Agent API 指南