本地数据与远程模型（中文）¶

Liquid Agent 将本地科学工作区与外部 GPT API 分离。LLM 仍负责对话决策；数据处理由本地工具完成。

User request -> LLM tool request -> local validated tool
                                      |
                                local data / analysis
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                             local summary gateway
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                         aggregate evidence -> LLM reply

Detailed tables and figures -> local report renderer -> user's browser / CLI

哪些内容会跨越边界¶

模型接收用户的自然语言请求、维护中的专业指导、工具可用性、声明的检测/数值语义、数据集与元数据汇总计数、QC/统计汇总、执行状态，以及不透明的资源 ID。远程模型还会收到与当前问题相关、数量受限且标记为 remote_allowed 的明确用户偏好；local_only 记忆留在本机。为知识工作而明确检索的公开文献不作为私有数据集处理。

模型不会从科学工具接收文件预览、结果表格中的行、序列记录、完整矩阵、图像载荷、任意 Markdown/JSON 报告内容、本地执行日志或元数据身份值。CSV 汇总在本地计算，不是通过向第二个 LLM 发送 CSV 文本生成。无法识别的字段默认省略，而非转发。

read_artifact 现在表示在本地汇总此产物。对于规模受限的 CSV/TSV 输出，它报告表格维度和已识别科学指标列的汇总统计，不返回行列表或任意列名。均值和标准差至少需要两个有限观测值；缺失率和固定 QC 标记计数仍可提供。含校正后 p 值的表格可以报告低于所声明汇总阈值（当前为 0.05）的特征数量。过大或不受支持的产物会返回明确限制，不会回退为原始文本。

哪些功能保持完整¶

模型仍可以选择工具、提问、修改计划、执行经授权的计划外分析、解释实测汇总结果，并提出递进式后续分析。它无需查看底层记录，即可为报告选择 artifact: ID。本地报告渲染器为用户嵌入选定表格与图形；大表格采用有界预览，完整文件保留在本地。隐私边界不会移除这些结果。

该边界不会引入额外审批对话或固定科学工作流。若任务需要更多证据，应扩展本地科学汇总器，而不是禁用任务或将数据集发送给另一个模型。有用的测量语义和统计信息应继续供决策使用。

Web 与 CLI 使用同一网关。其结果追问控件不再向对话追加文件摘录。服务器也会移除旧客户端创建消息中的摘录。任务错误可在本地查看；仅安全错误类别和恢复指导会返回模型。

Skills 与已保存对话¶

共享的本地数据查看与模型隐私 skill 说明本地检查应确认什么，以及如何使用汇总结果。它补充强制执行的 Python 契约；提示词或 skill 无法覆盖这些契约。维护中的项目 skills 可加载为指导。未经审阅的个人源文档和自动学习观察保留在本地，不会静默上传进行提炼。明确的用户工作流偏好仍可用对话形式提供给 GPT。结构化记忆带有披露标记；工作区快照只包含相关的 remote_allowed 值，不会发送其原话依据、来源任务或版本历史。

个人工作流偏好及从明确提供的公开 URL 提炼出的 skills 仍可加载。对于本地导入的专业文档，应先审阅并移除数据集记录或身份识别信息；在其 SKILL.md 中设置 metadata.model_safe: true，记录本地审阅并允许加载指导。此标记适用于 skill 的指导/参考资料，不适用于数据集文件或结果表格，也绝不授予分析执行权限。

旧提供商对话记录可能包含建立此边界之前生成的预览。迁移时，Liquid Agent 会建立全新的模型上下文，同时保留本地聊天、计划和结果。它不会重新上传旧记录，也不会声称已删除提供商处理过的内容。新的安全对话历史与本地显示历史分开保存。

实际限制¶

这是一种有用的数据最小化措施，不是正式匿名化、合规认证，也不保证识别所有自由文本标识符。汇总统计仍可能敏感。请避免在对话中输入身份标识，改为添加本地文件。粘贴的结构化记录块会被拦截；常见路径、凭据、邮箱和长核苷酸字符串会进行基础脱敏。用户输入的普通文本仍会发送至选定 API。

不受支持的汇总应促使系统新增本地汇总器或如实说明限制，而不是静默上传，也不是声称分析不可能完成。该边界不引入跨提供商回退或额外模型。