任务型智能体备份：别只截图，要保存工作方法

先做这 20 分钟

如果你在豆包或千问里有任务型智能体，今天先不要急着找替代 App。先把它们列出来，按重要性排序。

最应该先备份的是这几类：

智能体类型	典型用途	为什么优先
写作 / 选题	生成标题、提纲、短视频脚本、公众号草稿	通常有长期调过的语气和结构
资料整理	总结网页、会议纪要、课程笔记、PDF	依赖固定输出格式
学习计划	背单词、错题复盘、面试准备	有个人进度和反馈规则
工作助理	周报、日报、客服回复、销售话术	输出要稳定，不能每次从零调
选品 / 决策	手机、电脑、工具、旅行比较	依赖比较维度和排除规则

每个智能体只需要先判断一件事：如果明天不能用了，你最怕丢掉的是提示词、知识文件、历史样例，还是某个固定输出格式？

发生了什么

多家媒体报道，豆包和阿里千问已经向用户通知，智能体相关功能将在 2026 年 7 月中旬下线。东财援引澎湃新闻称，豆包智能体功能将于 2026 年 7 月 15 日下线，10 月 15 日后相关数据将无法在豆包内查看或恢复；千问也提示用户在下线前通过复制、截图、导出对话等方式保存重要内容。TechNode、腾讯新闻和新浪财经也报道了同一批下线信号。

这里要把事实和推断分开。事实是：平台正在收缩或下线用户自建智能体相关功能，且用户被提醒提前备份。推断是：这件事与 2026 年 7 月 15 日施行的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》在时间上高度接近，可能反映平台在重新划分拟人化互动、用户自建角色和普通工具助手的边界。但除非平台明确说明，不应把监管视为唯一原因。

对任务型智能体用户来说，真正的问题不是“哪个平台赢了”。问题是：你过去反复调出来的工作方法，是否还掌握在自己手里。

任务型和陪伴型，不要用同一套备份法

陪伴型智能体迁移的核心是人设、语气、轻量记忆和安全边界。我们在《重建陪伴型 AI 角色：保留温度，但不要复制依赖关系》里已经单独讨论过。

任务型智能体不一样。它的价值不在于“像谁”，而在于“能稳定做成什么”。

一个任务型智能体通常由四层组成：

层级	要保存什么	迁移目的
任务定义	它解决什么问题，不解决什么问题	防止新平台跑偏
输入材料	你通常给它哪些资料、格式、约束	让新模型知道从哪里开始
输出规范	表格、清单、邮件、JSON、Markdown、评分表	保持结果可直接使用
质量检查	禁止项、复核步骤、失败样例	避免看起来对、实际不能用

所以，任务型智能体备份不是“把聊天记录全部复制一遍”。更好的做法是把它拆成可复用的工作包。

一小时备份八件套

给每个重要智能体建一个文件夹，例如：

agent-backup/
  weekly-planner/
    goal.md
    prompt.md
    inputs/
    examples.md
    knowledge/
    output-format.md
    checks.md
    privacy.md

1. goal.md：一句话说明它做什么

不要只写“周报助手”。要写成更可执行的目标：

# Goal

把我本周的会议记录、任务清单和项目进展整理成一份 500 字以内的中文周报。

## Good output
- 先列本周完成
- 再列风险和阻塞
- 最后列下周计划
- 语气克制，不夸大成果

## Out of scope
- 不替我编造进展
- 不写公司敏感客户名
- 不生成绩效自夸话术

这份文件能帮你在任何新平台重新定义边界。

2. prompt.md：保存真正有用的指令

很多人会截图智能体设置页，但截图不方便复制，也不方便改。更稳妥的是把提示词转成文本。

提示词不要只保存一大段。建议拆成：

部分	内容
Role	它扮演什么工作角色
Task	它每次要完成什么
Constraints	禁止编造、禁止泄露、禁止过度承诺
Output	固定格式、语言、长度、表格要求
Review	输出前自检什么

如果原平台没有完整导出，就手动复制可见设置，再用 2-3 个成功对话反推缺失规则。

3. inputs/：保存输入样例，而不是保存所有历史

任务型智能体靠输入驱动。备份时至少保存 3 类样例：

样例	为什么需要
最常见输入	让新平台复现日常任务
最复杂输入	测试新平台是否扛得住边界场景
最容易失败输入	让你知道要加哪些检查规则

不要把所有历史对话搬过去。历史里常常夹着账号、姓名、客户信息、位置、财务、健康、家庭关系和未公开项目资料。任务型迁移更需要样例，不需要完整原文档案。

4. examples.md：保存好输出和坏输出

只保存“成功答案”还不够。任务型智能体最容易在新平台变味：语气更花、表格更乱、该问的问题没问、该拒绝的内容没拒绝。

建议保存：

# Good example

输入：...
输出：...
为什么好：结构清楚；没有编造；下一步可执行。

# Bad example

输入：...
输出：...
为什么坏：漏掉风险；把猜测写成事实；格式不能直接粘贴。

以后换模型、换平台、换提示词时，这份文件就是测试集。

5. knowledge/：把上传资料拿回自己手里

如果智能体依赖知识库，优先保存原始资料，而不是只保存聊天摘要。

常见资料包括：

类型	建议格式
产品介绍	Markdown / PDF
课程笔记	Markdown / TXT
客服话术	CSV / Markdown
术语表	CSV / Markdown 表格
项目背景	README.md

如果原平台只允许你查看、不方便批量导出，就先保存最关键的原文件、链接和目录结构。不要把来路不明、版权不清或客户私密资料直接上传到新平台。

6. output-format.md：固定交付格式

很多任务型智能体真正值钱的地方，是它输出的东西可以直接用。

比如客服回复智能体，输出格式可以这样写：

## Output format

1. Customer intent: one sentence
2. Risk level: low / medium / high
3. Reply draft: 120 words max
4. Do-not-say list: phrases to avoid
5. Need human review: yes / no, with reason

如果输出格式没保存，新平台即使回答正确，也可能不能直接进入你的工作流。

7. checks.md：把复核规则写下来

任务型智能体不能只靠“看起来不错”。至少要保存一份检查清单：

检查项	问题
事实	有没有把猜测写成事实？
来源	关键结论有没有来源或输入依据？
格式	能不能直接复制到目标工具？
隐私	有没有暴露个人、客户或公司敏感信息？
边界	有没有给医疗、法律、投资或安全高风险建议？
缺口	资料不足时有没有主动说明？

这份清单比一段漂亮提示词更重要，因为它能限制模型乱发挥。

8. privacy.md：明确哪些内容永远不迁移

每个智能体都应该有一份不迁移清单。

# Do not migrate

- 身份证、护照、住址、手机号
- 账号、密码、验证码、密钥
- 病历、药物、心理危机原文
- 财务流水、银行卡、税务信息
- 客户姓名、合同、报价、未公开项目信息
- 私密关系、家庭矛盾、聊天原文

如果一个任务必须处理敏感资料，先考虑脱敏、本地处理或只上传摘要，不要为了省事把全量原始数据交给下一个平台。

重建时按风险选平台

备份完成后，再考虑迁到哪里。

场景	更稳妥的起点	原因
个人轻量任务	普通聊天 + Markdown 模板	成本低，先验证提示词是否可用
多步骤内容流程	Coze 一类工作流平台	适合节点、工具和流程编排
团队内部应用	Dify 一类可控应用平台	适合权限、应用发布和私有知识库
文档问答 / RAG	FastGPT 一类知识库工具	适合资料库检索和问答
高隐私任务	本地文件 + 可控模型	减少敏感数据外流

不要一次性迁移所有智能体。先挑一个最重要、最容易验收的任务，用 3 个输入样例跑新平台。如果输出质量、格式、隐私边界都能过，再迁第二个。

已确认、未确认和不确定性

已确认的是：2026 年 7 月 15 日是公开报道中反复出现的关键下线日期，也是《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》的施行日期。多家媒体报道，豆包和千问都提醒用户提前保存智能体配置和重要对话。

未确认的是：不同账号、不同版本、不同智能体类型的导出入口是否完全一致。尤其是千问，有报道提到 7 月 10 日下线拟人化互动类和用户自建智能体，也有报道提到 7 月 15 日正式下线智能体功能与服务。实际操作时，应以你 App 内的最新通知为准。

需要避免的误解是：任务型智能体并不等于被禁止的全部 AI 助手。政策重点在拟人化、持续情感互动、依赖和未成年人保护等风险；普通工作流助手、知识问答和生产力工具仍然有空间，但平台会更谨慎地设计边界。

最小行动清单

如果你今天只做一件事，就做这个：

1. 列出最重要的 3 个任务型智能体。
2. 每个智能体保存 goal.md 和 prompt.md。
3. 每个智能体保存 3 个输入样例和 2 个好输出。
4. 下载或复制它依赖的知识文件。
5. 写一份 checks.md，列出输出前必须检查的 5 件事。
6. 删除敏感原文，只保留脱敏样例。
7. 用普通聊天先复测，不急着把所有内容上传到新平台。

真正值得迁移的不是一个平台里的按钮，而是你已经调出来的工作方法。按钮会变，工作包留下来，你就能在任何新工具里重建它。