从提示词对话到可执行工作空间的系统演进
早期 Agent 更像一个对话窗口，用户提出问题，模型返回答案。新的形态则是把目标拆成计划、调用工具、沉淀结果，并在同一个工作空间里持续推进任务。
第一阶段是 Prompt 驱动：用户描述任务，模型直接生成回复。
第二阶段加入工具调用：Agent 可以搜索、读文件、调用 API 或执行插件。
第三阶段形成工作流：任务被拆成步骤，过程可以被追踪、复用和协作。
第四阶段进入工作空间：对话、知识库、应用市场和自动化能力被组织在同一个上下文里。
搜索、生图、文档、代码执行、知识库和应用市场不应该被理解为分散入口，而是 Agent 在完成任务时可以选择和组合的能力资源。
搜索能力负责补充实时信息和外部资料。
知识库负责承接团队内部语境和历史经验。
生图、文档和应用能力负责把结果转成可交付内容。
工作流把高频任务路径保存为可复用流程。
OpenFlow 的关键不是拥有多少单一功能，而是让一个 Agent 可以连接深度研究、生图、工作流、知识库和应用市场，把复杂任务推进到可用结果。
智能对话承担任务入口和上下文组织。
DeepResearch 体现规划、执行和报告生成的完整链路。
应用市场里的单一应用可以被 Agent 调用，而不是孤立存在。
FlowDoc 与知识库让结果从一次性输出变成可复用资产。
用户信任 Agent 的关键在于能看到它如何理解目标、如何规划任务、调用了哪些能力、为什么得到当前结果，以及结果如何继续复用。
思考过程要可收起、可展开，避免干扰正文结果。
工具调用要能查看入参和出参，但不应该打断阅读。
长任务需要显示规划、执行状态和阶段性产物。
最终结果应以 Markdown、报告、图片或文档等真实产物呈现。
