骡子快跑提供四种结构化摘要方法：一、自然语言长度限定；二、计算机模式调用精简工具链；三、配置个人Agent记忆偏好；四、利用多Agent团队协作分层输出。
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如果您提供一篇长文本，但希望快速获得其核心要点，骡子快跑可基于不同策略生成结构化摘要。以下是多种可行的摘要提取方法：
一、使用明确的长度限定指令
该方法依赖骡子快跑“超级智能体模式”对语义边界的理解能力，通过自然语言形式的输出约束直接触发截断机制，适用于90%以上的日常交互场景。
1、在问题末尾添加“请用不超过100字回答”等具体字数限制短语。
2、使用结构化表述，例如“分三点说明，每点不超过一行”，引导其启用要点式压缩逻辑。
3、对需摘要的内容，明确指定输出类型，如“生成一句话结论”或“仅列出关键词，不解释”。
二、切换至计算机模式并调用精简工具链
计算机模式下，骡子快跑运行于专属云端虚拟机中，可调用内置的文本压缩工具集，绕过自然语言推理路径，直接执行确定性截断与关键信息提取。
1、在对话中输入“切换到计算机模式”，等待系统确认切换完成。
2、输入原始内容后，追加指令“运行tool:summarize-strict --max-len=80”（支持60/80/120三档预设长度）。
3、若需保留原始数据锚点，改用“运行tool:extract-keyphrases --top-k=5”提取核心术语而非生成连贯语句。
三、配置个人Agent记忆偏好
骡子快跑具备自进化能力，可从用户历史交互中学习输出风格偏好。一旦标记某类响应为“过长”，系统将在后续同类任务中自动启用前置压缩策略。
1、对过长回复点击右下角“反馈：内容太长”按钮，触发隐式训练信号。
2、在个人设置中进入“响应风格”→“默认摘要强度”，手动拖动滑块至强压缩档位。
3、为高频任务类型单独设定规则，例如为“竞品分析”类提问绑定“自动启用三段式模板（背景/差异/建议）”。
四、利用Agent团队协作实现分层输出
当单一Agent输出难以兼顾精度与简洁性时，可调用多个专业化Agent协同处理：前端Agent接收原始指令并拆解任务，中继Agent执行压缩，终端Agent校验合规性。
1、新建任务时选择“多Agent协同摘要”模板。
2、上传长文本后，系统自动分配“语义切片Agent”识别逻辑段落边界。
3、触发“要点蒸馏Agent”对每个段落独立生成候选摘要，并由“一致性校验Agent”去重、合并、排序。
