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Lodestar 如何使用“感知”→“决策”→“行动”→“闭环”来构建和维护您的操作图。
感知→决定→行动→闭环
Lodestar 所做的一切——以及通过 MCP 连接的人工智能可以做的一切——都遵循相同的四步循环。
- Sense：从电子邮件、日历、文件和消息中提取原始信号
- 决策：AI（Claude、ChatGPT 或 Lodestar 自己的助手）根据丰富的上下文进行推理
- 行动：回写——创建跟进、起草回复、更新里程碑、记录事件
- 关闭：记录操作，通知利益相关者，并将循环标记为完成
Lodestar 如何丰富您的数据
原始电子邮件、日历事件和文件对人工智能来说并不直接有用——它们噪音太大且太大。 Lodestar 将它们处理成结构化情报：带有证据引用的行动项目、联系人情绪评分、组织结构图关系、与项目相关的时间表以及排名优先的提要。
这个丰富的层是 MCP 服务器向您的 AI 公开的内容。人工智能获取的是信号，而不是噪音。
设计上与模型无关
Lodestar 不会将您锁定在一种 AI 模型上。 MCP 服务器可与任何使用 MCP 协议的客户端配合使用。当更好的模型发布时，您积累的背景变得更有价值 - 您无需重新开始。
您的数据归您所有
所有数据均按用户加密。 Lodestar 绝不会使用您的数据进行训练。您可以携带自己的模型 API 密钥 (BYOK)，以便通过您自己的帐户进行推理。您可以随时导出或删除所有内容。