产品与交付
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Agent On 是什么？
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Agent On 是面向企业和开发团队的 AI Coding Agent 交付平台，向客户交付 Agent On GW App、Agent On GW CLI 工具和对应的激活 Key。用户激活后，可以在 App 或 CLI 中调用被授权的多种后端模型，用于代码编写、项目理解、代码重构、测试修复、多步骤开发任务和团队级 AI 编程协作。
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Agent On 交付哪些内容？
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主要交付四部分内容：Agent On GW App、Agent On GW CLI 工具、Agent On GW 激活 Key，以及 Agent On GW 企业管理后台。企业可以基于 Agent App 和 CLI 做定制，包括 Logo、默认模型、管理入口、权限策略和企业内部功能。
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激活 Key 可以使用哪些模型？
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激活 Key 可以授权用户使用多种后端模型，具体以企业采购方案和后台配置为准。可支持 GPT 系列高阶模型、Claude Opus、Claude Sonnet、Claude Haiku，以及其他已接入并被授权的模型。企业管理员可以在后台配置不同用户、团队或 Key 可访问的模型范围。
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每个 Key 对应什么？
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每个 Key 通常对应一个用户 license。企业可以按用户、团队、部门或项目组分配 Key。用户通过 Agent App 或 CLI 激活 Key 后，即可使用该 Key 被授权的模型和 Agent 能力。Key 也可以适配其他 Agent App，例如 Codex App、Claude App；详情见配置教程。
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Agent On 适合哪些场景？
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适合 AI 编程辅助、代码生成与修改、代码库理解、项目重构、Bug 修复、测试生成与测试修复、多文件多步骤开发任务、长上下文项目协作、团队级 AI Coding 管理，以及企业内部 AI Agent 工具统一交付。
能力与体验
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Agent On 和直接调用模型 API 有什么区别？
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直接调用模型 API 时，客户需要自己实现 Agent App、CLI、系统提示词、文件读写、工具调用、终端执行、上下文管理、多轮规划、用量统计、账单和权限系统。Agent On 已提供完整的 AI Coding Agent 使用入口和管理体系，客户拿到 App、CLI 和激活 Key 后即可使用，并可通过企业后台统一管理用户、模型、密钥、用量和账单。
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Claude API 调用同一个模型，会比 Coding Plan 更聪明吗？
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不会。同一个模型在底层权重、推理能力和上下文能力上是一致的。使用体验差异主要来自上层 Agent 框架，包括系统提示词、工具链、多轮规划、文件读写、测试执行、上下文压缩和任务状态管理。Coding Plan 表现更强，通常是因为它内置了完整的编程 Agent 流程。
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为什么 Coding Plan 在复杂开发任务中表现更好？
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Coding Plan 通常包含完整工程流程：读取项目结构和关键文件、分析依赖和上下文、生成架构方案、列出文件变更清单、识别风险点、等待用户确认、执行代码修改、运行测试、自查并迭代修复。这些能力来自 Agent 工作流设计；同样的模型如果只通过 API 做单轮问答，通常无法自动完成这些步骤。
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Agent On 的 Agent App / CLI 有什么优势？
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Agent App / CLI 面向 AI Coding 场景设计，支持多模型授权、长上下文任务、多轮规划、工具调用、文件读写、终端开发流程、任务状态保留、用量统计、企业统一管理和团队批量交付。
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Agent On 是否支持工具、Skill 和 MCP？
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支持。Agent On 面向复杂 Agent 使用场景，支持工具调用、Skill、子代理编排、MCP 工具和复杂数据结构处理。在 AI Coding 场景中，模型需要持续处理文件、工具结果、上下文、任务状态和流式响应；Agent On 会尽量保障这些结构稳定衔接，减少工具调用失败、状态丢失、空回复或会话卡死等问题。
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Agent On 相比普通中转平台有什么优势？
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优势集中在五个方面：交付 Agent App / CLI 和激活 Key；一个 Key 可授权多种后端模型；面向 AI Coding 场景，支持长任务、工具、Skill、MCP；提供企业管理后台，支持用户、密钥、用量、账单和健康监控；支持私有化部署、人民币付款、合同采购和月度对账。
稳定性与性能
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Agent On 如何保障长任务稳定性？
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Agent On 会持续维护任务上下文，包括项目背景、已读文件、当前进展、待办事项、工具调用结果和用户中途新增要求。对于多步骤开发任务，系统会尽量保障任务状态不丢失，让 Agent 能够持续完成规划、执行、测试和修复流程。
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长对话会不会越来越慢？
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长对话不会明显越来越慢。AI Coding 任务中有大量重复上下文，例如项目结构、历史任务、系统规则和代码片段。Agent On 会通过上下文复用、Prompt Cache 和任务状态管理降低重复处理成本，提升长任务响应速度。
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Prompt Cache 有什么价值？
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Prompt Cache 可以提升速度并降低成本。在代码项目中，项目结构、代码文件、系统规则和历史上下文经常重复出现。缓存命中后，重复内容可以更高效地复用，减少重复计算。
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Agent On 如何保障稳定性？
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Agent On 从系统、网络和资源三个层面保障稳定性：系统层面包括 VM HA、健康检查、故障恢复；网络层面包括 SD-WAN、稳定链路、私有化独享网络；资源层面包括模型资源健康监控、动态路由、异常切换和资源扩容。客户无需自行维护多模型、多账号、多线路，平台会统一完成调度和监控。
安全与部署
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Agent On 如何保护隐私？
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Agent On 默认只记录必要的用量和运维信息，例如 token 消耗、模型名称、请求耗时和调用状态。客户代码、提示词、对话正文和工具参数原文不作为日志保存，客户对话不会用于模型训练。私有化部署场景下，网络、存储和管理权限可以由客户侧掌控。
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是否支持私有化部署？
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支持。当客户购买 license 数量超过 100 个时，可以提供私有化部署方案。私有化部署包含独立虚拟机、SD-WAN 网络、独享网络资源、独享存储资源、客户侧管理权限、license key 分配和月度对账机制。
计费与管理
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企业管理后台支持哪些功能？
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企业管理后台支持用量仪表盘、资源健康状态、模型供应商配置、客户端管理、密钥管理、用户管理、用量统计、监控、单价配置、计费方式和账单。企业可以通过后台统一管理用户、Key、模型授权、用量、费用和系统状态。
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商务方案如何计费？
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Agent On 按 license 计费，每个 license 对应一个用户 Key。目前提供多档方案，额度每日和每周刷新；未触及封顶前，可在额度内正常使用。
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是否有隐藏倍率？
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没有。Agent On 按 token 精确核算，不采用 1.2×、2× 等隐藏倍率。Prompt Cache 命中部分按照 cache_read 逻辑计算，不按满价 token 计费。
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费用如何支付和对账？
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首月按采购 license 数量预付，次月开始按实际使用情况对账。月 token 消耗低于 500 万的用户可以本月不计费，license 退回；退回的 license 可以在第二个月进行抵扣，后续每月按照同样逻辑滚动结算。支持人民币付款、企业对公付款和合同采购，可根据商务约定开具发票。
