MuleRun支持构建用户画像，路径包括：一、计算机模式长效记忆建模；二、超级智能体模式注入结构化标签；三、Agent团队跨源数据融合建模；四、SQL沙箱自定义查询；五、Bot重启机制重载模型参数。
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如果您希望在mulerun（骡子快跑）中构建用户画像，系统确实支持基于长期交互数据与行为模式的画像建模能力。以下是实现该目标的具体路径：一、利用计算机模式长效记忆构建基础画像
计算机模式为每位用户分配一台7×24小时运行的独立云端虚拟机，持续记录日程安排、任务执行频率、常用指令结构、响应偏好及操作时段等行为数据，形成动态更新的基础画像框架。
1、登录MuleRun平台，进入“我的数字员工”控制台。
2、确认当前工作模式为“计算机模式”，若未启用则点击切换并授权数据学习权限。
3、在设置页开启“行为习惯学习”与“长期记忆存储”开关，系统将开始积累原始行为向量。
4、连续使用至少72小时，期间完成不少于5类不同任务（如写邮件、处理Excel、生成PPT、调用Agent、设置定时提醒），以覆盖多维行为特征。
二、通过超级智能体模式注入结构化标签
超级智能体模式支持按需调用高权重Agent，可快速对已有数据进行语义解析与标签标注，将原始行为转化为可解释的画像维度，例如“内容偏好强度”“决策响应延迟区间”“多任务并发倾向”等。
1、在任务栏选择“新建超级智能体任务”。
2、输入指令：“分析我过去3天内所有任务指令与执行结果，提取5个最显著的行为标签，并按置信度排序”。
3、等待Agent返回结构化标签报告，例如：“高频早间操作者（置信度96%）”“偏好自然语言指令而非模板填空（置信度92%）”“电商类任务响应速度低于均值23%（置信度88%）”。
4、点击“保存为画像标签集”，该集合将自动同步至计算机模式的长期记忆库。
三、调用Agent团队执行跨源数据融合建模
当用户已接入外部数据源（如邮箱、云盘、CRM表单），Agent团队可协同完成数据拉取、清洗、对齐与特征工程，将离散数据映射至统一画像坐标系，生成具备业务含义的复合画像节点。
1、在“Agent市场”搜索并安装“多源画像融合Agent包”，确认其兼容您的数据接入方式（OAuth/CSV/API）。
2、进入“Agent团队编排中心”，拖入“邮箱解析Agent”“文件元数据分析Agent”“行为时序建模Agent”三个组件。
3、配置连接参数：为邮箱Agent授权读取近30天收件箱主题与发件时间；为文件Agent指定云盘根目录下的“客户反馈”“销售合同”两个文件夹。
4、启动团队运行，系统将在约4分17秒内输出融合画像报告，含“沟通风格热力图”“文档处理惯性指数”“关键决策触发词频分布”三项核心建模结果。
四、使用内置SQL沙箱进行自定义画像查询
MuleRun提供轻量级SQL沙箱环境，允许用户直接编写查询语句，从本地虚拟机内存中检索画像相关字段，支持条件筛选、聚合统计与临时视图创建，满足精细化画像切片需求。
1、在控制台左侧导航栏点击“数据实验室”→“SQL沙箱”。
2、粘贴以下示例语句：SELECT tag_name, confidence, last_updated FROM user_profile_tags WHERE confidence > 0.85 ORDER BY last_updated DESC LIMIT 10。
3、点击“执行”，查看高置信度标签列表及其更新时间戳。
4、如需导出画像特征向量，勾选“导出为JSON”并点击下载，文件包含全部字段名、数值型权重与文本型描述。
五、通过Bot重启机制重载画像模型参数
当用户主动调整工作习惯或更换职业身份后，原有画像模型可能产生漂移。Bot重启功能可强制清空临时缓存并触发新一轮参数初始化，确保画像模型与当前行为保持同步。
1、进入“系统运维”面板，找到“Bot管理”模块。
2、点击“重启数字员工”，在弹窗中勾选“重置画像模型参数”选项。
3、确认重启，系统将自动执行模型卸载、参数重采样、行为向量重编码三步流程。
4、重启完成后，首次任务执行将触发新画像冷启动，建议随后3小时内完成至少3次典型任务以加速收敛。
