研究与知识
用 AIsa 做证据收集、时事研究、学术检索、竞品研究或多来源综合。- 多源搜索 Skill：组合网页、学术、Perplexity 和 Tavily 来源。
- Last 30 Days：生成跨网页、社交、市场和社区的近期信号简报。
- Scholar Search：查找学术论文和学术来源。
- Search API 参考：自行组合各个搜索 endpoint。
- 研究型 agent 用例：选择检索和证据工作流。
市场与金融
用 AIsa 做公司研究、市场数据、财报文件、财务指标、预测市场、组合分析或跨来源趋势研究。- MarketPulse：获取股票数据、财务数据、申报文件、分析师预期和宏观背景。
- Trend Forecast：结合市场、新闻、社交信号和 LLM 综合分析。
- Prediction Market Data：查看 Polymarket 和 Kalshi 数据。
- Financial API 参考：直接组合公司和市场 endpoint。
- 市场情报用例：设计更完整的市场研究 agent。
市场推广与数据补全
当 agent 需要公司发现、人员数据、联系人补全、创作者发现或销售研究输入时，使用 AIsa。- API 参考：浏览公司、人员、Apollo、WaveInflu 和数据补全 API。
- SEO Keyword Research：构建关键词和竞品策略。
- 销售研究用例：规划以只读为先的公司和联系人研究工作流。
社交与媒体
用 AIsa 做 X/Twitter 情报、YouTube 研究、创作者发现、发布工作流或媒体生成。- Twitter Autopilot：结合 X/Twitter 研究和经审批的操作。
- AIsa YouTube Search：搜索视频、频道和播放列表。
- Media Gen：通过受支持的模型路由生成图像或视频。
- Twitter API 参考：单独控制读取和写入 endpoint。
- 社交情报 agent：设计来源受限的社交与媒体研究，并单独控制写操作。
模型与生成
当核心需求是推理、生成、编程、翻译、视觉或多模态处理时，使用模型推理。- 模型目录：查看模型 ID、endpoint、能力以及实时目录指引。
- Chat Completions API：使用 OpenAI 兼容接口。
- 什么是 LLM 网关？：理解模型路由和统一计费。
自主操作与支付
只有当 agent 必须改变外部系统状态时，才使用带认证的写操作。只有在确认预算、授权和结算要求之后，才使用程序化支付能力。- 按接口查找能力：对比 Skills、直接 API、模型、写操作、MCP、A2A 和支付。
- AIsa 钱包与支付：了解账户充值和用量扣费。
- 面向 agent 的机器支付：判断何时适合使用程序化支付。
- 安全：查看数据处理和凭证要求。
- 自主 API 采购：把能力选择、授权、结算、交付和审计分开处理。
选择原则
优先选择能完成任务的最小产品入口：- 推理或生成用模型推理。
- 需要完整可复用结果时用 Skill。
- 需要自定义编排时用直接 API。
- 只有必须产生副作用时才用带认证的写操作。
- 只有在有明确预算和结算控制时才用程序化支付。