上次会议难点：
原始逻辑：数据层- 大模型操作 - 知识层- agent层 - 人对工作流进行迭代和升级
旧有的数据如何打通迁移
如何管理成员权限
如何在组织内部推动大家在统一的地方进行知识沉淀
新逻辑
组织协作与权限（Org版本、权限架构和管理逻辑、文档地图和搜索调取权限）
数据 （存取、检索、交互、迁移）
工作形式（人和人/人和agent/agent和agent的工作方式和交互逻辑）
Dokki 解决方案（黑色为已有功能，灰色为计划功能）：
组织协作与权限
目标：满足企业的使用和管理
Org 架构：
个人版和企业版，企业通过建立Org，打通所有该org内创作和上传的内容，内容所属权属于企业，可以实现知识层独立并迁移。
Dokki知识存储以org为单位，知识开放以个人权限为边界。
权限架构和管理逻辑
分Org、Workspace、Doc三类权限
Agent的权限范围与agent创建人的权限一致
Org 权限管理
Superadmin | Admin（Leader） | Member（Employee） |
|---|---|---|
|
|
|
Workspace权限管理
能力 | Admin | Edit | View |
|---|---|---|---|
查看文档 | ✅ | ✅ | ✅ |
编辑文档 | ✅ | ✅ | ❌ |
新增文档 | ✅ | ✅ | ❌ |
锁定文档 | ✅ | ✅ | ❌ |
删除文档 | ✅ | ❌ | ❌ |
管理人员（加人/踢人） | ✅ | ❌ | ❌ |
分享文档给组织外部的人 | ✅ | ❌ | ❌ |
Doc 权限管理
Workspace内的Doc权限分为Public（默认）和 Private，由文档创建人定义
Private文档只能被自己和Workspace admin看到，对workspace内其他人隐藏标题
文档地图和搜索调取权限
文档地图：每个人可以看到一个文档地图，包含所有有权限的文档，支持导出接入mcp
没权限的文档：我和我的agent可以通过任务式模糊提问，搜索范围包括：我没有权限或我不知道的东西。可以调取无权限的内容的标题和持有者，调取有权限内容的具体信息。
数据（存取、检索、交互、迁移）：
目标：数据层和大模型剥离，所有的内部数据都要可以被agent调用和打通
具体解决：
多模态数据存储（文档、图片、pdf、artifact、视频音频、代码）- 支持多模态数据存储
多模态数据的解析（token消耗、检索模糊、检索速度）- 支持多模态数据的存储、打标（自定义打标、视频、图片自动打标）
旧数据的迁移和汇总（旧数据做成MCP、本地数据迁移） - 将支持通过 API 批量清洗/导入
搜索：可以通过字段、权重、标签、向量、图谱关系来搜索。
搜索我不知道的东西：公开标题字段，通过任务式模糊提问，可以知道无权限的内容标题和持有者，知道有权限内容的具体信息。
工作形式
目标：打造满足AI时代年高效、个性化、AI友好、可持续迭代的协作方式
人和人：
协作：公共编辑、共同协作
分享：通过share 功能分享link/邮件
评论：在评论中@人就可以给他发通知； 可以resolve和reply
通知：被@就会得到dokki内通知，以及外部通知（如邮件/dingtalk）
跨workspace 文档引用和跳转
人和AI：
Doki eye 右上角眼睛小精灵 👀
👀可以新增/書寫新文檔、局部修改文檔/表格的內容
👀可以閱讀你所有workspace中的文檔來為回答/書寫提供上下文
👀支持切換模型，點擊對話框左下角可以切換喜歡的底層模型
👀會自動記錄你比較重要的偏好，並儲存到記憶系統（點擊account setting 查看）
👀支持創建Artifacts
你可以拖動具體的文檔到對話框下方，使得該文檔的上下文權重變高（相當於直接引用）
人-其他MCP-大模型-Dokki MCP
在大模型中调取 数据mcp+dokki mcp 一起完成任务，把dokki当作脚本、prompt、存储结果的地方
大模型能通过Dokki MCP进行所有的Dokki操作（包含但不限于）
-調查外部信息，來更新現有的文檔
-把對話內容整理成一個文檔存在Dokki裡。
-Dokki內的多文檔複合使用，精準引用。
-連結其他的MCP後，你可以使用其他MCP作为底层数据，把Dokki文档当作操作脚本或存储空间
-你可以把在大模型中創建的多模态/artifact加入到dokki當中
Dokki Agent：实现协作空间内的Agent调用，不用再通过大模型，可以直接实现定时自动任务，以及agent 能力无限迭代
每个人可以聘用/创建agent，对自己有权限的文档工作。agent可以在后台连续工作，实现定时任务。
Agent 始终在所属工作区中工作，也可被授权读取或写入你管理的其他工作区
人和Dokki Agent 的协作
对话运行：像跟 Copilot 聊天一样使用 Agent，它会调用记忆、技能和连接来完成任务。完成后会获得通知
定时运行：直接在聊天中告诉 Agent 定时任务（如"每周一早上总结新文档"），它会自动创建周期性任务
同一 Agent 同一时间只执行一个运行，定时任务不会与聊天冲突
每次定时运行延续上次的上下文，不会从零开始
运行状态：Queued → Running → Completed（也可能 Failed / Canceled / Timed out）
暂停：暂停 Agent 会停止所有定时运行但保留配置，随时可恢复
Agent 的安装与设置
从 Marketplace 安装预设 Agent（如 Research Analyst、Technical Writer、Data Analyst 等），然后按需调整
安装时需指定名称和所属工作区，并配置所需连接
仅工作区 Admin 可安装 Agent
可调整的设置包括：
名称、描述
使用的模型（或沿用工作区默认）
Instructions——决定 Agent 工作方式和重点的常驻指令
单次运行最大步数
是否开启记忆
是否加载工作区置顶技能
可以连接自定义MCP
卸载会删除 Agent 及其记忆、技能和连接，但运行历史保留
Agent 的能力
能力 | 说明 |
|---|---|
Memory（记忆） | Agent 在每次运行间保留的持久信息（如报告格式偏好、命名规范等），运行后自动更新，也可手动编辑；不需要时可关闭 |
Skills（技能） | 每次运行自动加载的参考文档（风格指南、检查清单、模板等），可添加工作区内任意文档；预设自带技能存放在工作区的 Agents 文件夹中 |
Connections（连接） | 连接外部工具和数据源，方式包括 API Key 或授权登录；可随时重连 |
Agent和Agent：
我的agent可以通过MCP和其他软件的Agent/数据交互
我可以指挥下属的agent
我的agent 可以指挥你的agent
agent 进一步权限管理