Doubao Seed 2.1 Turbo 260628

把用户描述整理成明确的处理任务

豆包 Seed 2.1 Turbo 能阅读文字，也能理解图片和视频中的内容。用户发来一段操作描述、几张报错截图或一段录屏时，可以让它先整理问题经过，再提取关键信息、归类诉求并给出下一步建议，适合客服、运营和内部业务助手。

处理工单时，模型可以把不同表达的同类问题归并起来，按发生条件、影响范围和缺失信息输出摘要。面对截图或视频，应明确让它观察哪些内容，例如订单状态、错误提示、操作顺序，而不是要求它凭画面推断整个系统。回复用户时，也可以指定语言风格、信息边界和需要追问的问题，让答案更贴近实际服务流程。

它具备深度思考、GUI 任务处理、工具调用和结构化输出能力。应用可以为它提供订单查询、知识检索或界面操作工具，使它依据最新结果继续处理问题。把工单类型、摘要、待补充信息和建议动作定义为固定字段，方便后续分派与统计。具体动作完成后，应以工具返回的状态判断是否成功。

需要复杂判断时，可以启用深度思考，并给最终回答留下足够预算。日常分类和短回复则应保持输入与输出目标清楚。涉及多条工单时，保留各自编号，让模型逐条给出依据；这比把所有问题混在一段结论里更便于追踪和复核。

工单整理示例

“请根据这份用户描述和截图生成工单摘要。输出问题类别、用户已做的操作、图中能确认的状态、还需补充的信息和建议下一步。不要把尚未查询的订单状态写成事实。对用户的追问控制在三条以内，语气简洁友好。”

常见问题

• 用户只有一张截图，信息不够怎么办？先说明截图里能看见的现象，再追问发生时间、操作步骤等必要条件。
• 如何接入自动分派？把类别和优先级设为枚举字段，通过结构化输出交给分派程序处理。
• 模型说已查到订单，能直接采信吗？检查是否实际调用查询工具，并以返回记录为依据；必要时将记录编号一并保留。