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管理账户、模型选择、推理参数和工具配置
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模型选择
AlphaHunch 提供多个 AI 模型供选择。不同模型在分析能力、响应速度和积分消耗上有差异。
切换方法
点击对话页面顶部右侧的 「设置」 按钮，在 「Model」 下拉菜单中选择模型。切换后对当前对话立即生效。
模型选择影响后续对话的处理方式。如果你发现某次分析结果不够好，可以尝试切换到更强的模型后重新提问。
推理深度
推理深度（Reasoning Effort）控制 AI 分析问题时投入的计算量。深度越高，分析越细致，但响应时间更长、积分消耗更多。
| 级别 | 特点 | 推荐场景 |
|---|---|---|
| minimal | 最快响应，跳过深度推理 | 简单查询：「茅台现在多少钱」 |
| low | 轻度推理 | 基础数据查询：「今日三大指数涨跌幅」 |
| medium | 平衡速度与深度 | 一般分析：「沪深300行业涨跌幅排名」 |
| high | 深度推理，多步分析 | 复杂分析：「高ROE组合 vs 大盘的超额收益回测」 |
| xhigh | 最深推理，全面分析 | 多维分析：「多因子组合构建 + 风险归因 + 情景分析」 |
日常使用建议默认 medium 或 high。遇到简单查询手动调到 low，遇到复杂分析调到 xhigh。频繁使用 xhigh 会较快消耗积分。
摘要模式
控制推理过程中思考胶囊内摘要的详细程度：
| 模式 | 效果 |
|---|---|
| auto | AI 自动判断，简单问题显示简洁摘要，复杂问题显示详细摘要 |
| concise | 始终显示精简的摘要，只保留关键步骤 |
| detailed | 始终显示完整的推理过程，包含每一步的详细说明 |
流式输出
默认开启。开启后 AI 的回复实时逐字显示，你可以在生成过程中就开始阅读。
关闭后，AI 会等到完整回复生成完毕后一次性显示。对于长篇分析，关闭流式输出会导致等待时间较长但显示更整洁。
调试模式
开启调试模式后，对话中会显示额外的技术信息：
- 每次工具调用的完整输入参数和返回结果
- API 请求和响应的详细数据
- 推理过程的内部日志
- 积分消耗的详细分解
什么时候开启调试模式：
- 当你发现 AI 获取的数据看起来不对，想检查数据源和参数
- 当你想了解 AI 具体调用了什么工具、传了什么参数
- 当你需要向支持团队反馈问题时，提供调试信息可以加快定位
普通使用保持关闭即可，避免信息过载。
工具管理
内置工具
在 Session Settings 的 「Builtin Tools」 部分，列出了所有可用的内置工具。你可以：
- 查看每个工具的名称和功能描述
- 启用或禁用特定工具
- 设置哪些工具需要手动审批才能执行
常见内置工具包括：网络搜索、网页浏览、Python 代码执行、文件读写、Canvas 生成等。
MCP 服务器
「MCP Servers」 部分显示已连接的 MCP（Model Context Protocol）外部服务器。MCP 服务器可以为 AI 提供额外的数据源和工具能力。
如果你有自己的 MCP 服务器，可以在这里配置连接。
主题与语言
主题
AlphaHunch 默认使用 深色主题（Bloomberg 风格的深色界面）。你可以在 Settings 中切换到浅色主题。
语言
界面支持 中文 和 英文。在首页右上角的语言切换按钮可以切换界面语言。语言偏好保存在浏览器中，下次访问自动应用。