時序智能代理管道的底層邏輯十分簡單。
將輸入內容分塊
先準備一份文件，例如董事會會議記錄或年報。將文件拆分成易於處理的部分，例如每位講者的發言或不同段落。
擷取陳述
從每個內容塊擷取清晰、可獨立理解的陳述，例如：「X 公司是市場領導者。」
標示類型
事實（客觀真相）
意見（主觀觀點）
預測（預報或估算）
靜態（在某個時間點為真）
動態（可能隨時間改變）
無時限（不受時間影響的事實）
理解時間脈絡
智能代理會偵測陳述從何時開始為真，並在需要時判斷它何時不再為真（即何時失效）。這關乎陳述中資訊的有效期，而該有效期可能有別於陳述作出或發佈的時間。
檢查矛盾（失效判定）
如果新陳述與舊陳述矛盾，系統會將較舊的記錄標示為已過期，並連結至較新的記錄，而非從知識庫中徹底刪除已失效的資訊。
整個流程既自動化亦可追溯，讓你隨時深入查看哪些內容有所改變及箇中原因。
好消息是甚麼？你無須重新設計整個系統。時序智能代理通常可直接整合至現有的 RAG 或知識管道架構。
主要組件：
語義分塊：將原始文字拆分成具有意義的部分。
LLM 驅動的事實擷取：使用 LLM 識別事實、偵測日期並標示事件類型。
時序分類：使用 LLM 按時間特性分類陳述，並判定其時間有效範圍。
時序失效邏輯：新事實可自動更新或令舊事實失效，無須手動管理版本。
三元組儲存：如使用知識圖譜或圖形資料庫，每項事實會儲存為：[主體]—[動作]—[客體] + [開始時間、結束時間]。
只要配置得宜，即使是小型團隊，也能在數週內由原型邁向正式投入生產。你可以先用較大型的模型（GPT-4.1）製作原型，待系統穩定後再改用速度更快的版本（GPT-4.1-mini 或 nano）。如欲深入了解相關技術，請參閱 OpenAI《結合知識圖譜的時序智能代理》Cookbook。
現在，你已建好具時間感知能力的知識圖譜，也可以信賴當中的資料。如何將這個穩健的資料基礎轉化為商業價值？
要從大型知識庫擷取所需資訊，可能相當困難。多步驟檢索智能代理可以協助解決這個問題。這些系統可透過多個互相關聯的查詢，智能地探索知識庫，找出最相關的資訊來回應你的查詢。
隨着系統規模擴大，維持效率和優化效能便成為關鍵。加入規劃器有助簡化檢索流程，讓檢索管道的後續階段集中處理重要內容。改良核心系統可使用的搜尋及分析工具亦可提升效益，讓系統能對大型知識圖譜執行更複雜的查詢，同時維持速度和質素。
對於大規模部署，將圖譜遍歷改為並行處理、快取常用查詢路徑，並進一步改良提示詞及微調模型，可顯著提升效能。
對於正在建立時序智能代理的團隊，我們已在 OpenAI Cookbook 的《結合知識圖譜的時序智能代理》中開源完整技術指南，涵蓋由擷取邏輯到多步推理的各個範疇，包括：
完整程式碼及管道藍圖
模型指引及評估策略
由原型擴展至正式投入生產的最佳做法
時序智能代理改變了 AI 理解你的世界的方式：不再視之為靜態事實，而是一段持續發展和演變的敘事。
當決策不僅取決於發生了甚麼，還取決於何時發生，你便應從時間維度思考。
而且，你無須獨力建立這套系統。如果你希望系統更能掌握脈絡、更便於支援決策，或只是更貼近現實，我們樂意提供協助。