把 MindMax 的长任务交给外部 AI 跑

MindMax 本来就用它自己的助手跑这些活，那为什么还要借你应用的模型？三个理由都很实际：你可能已经 为某个模型付了钱、更想用它；一本大书你可能想要更强的模型，或者让几个子代理并行；还有，这条路 不消耗 MindMax 额度——token 记在应用那一侧的账单上。MindMax 仍然做它擅长的那几件事：规划 步骤、把材料切成一个个自足的小包、校验交回来的东西、把结果存在原文旁边。动脑的是应用的模型。

如果你更想把整件长活交给 MindMax 自己的助手，那是同一套 「出计划 → 暂停 → 续跑」的形状，只是入口和账单不同。这一页讲的是让你的应用来干活的那个版本。

开始之前

• 一个以协作权限连上的应用。
• 在 MindMax 里打开的文档或文件夹，以及一个说清了想要什么结果的念头。
• 一点耐心：一整本书是很多步。一次运行会留住进度，所以随时可以停下来、再回来接着跑。

三个调用驱动每一次运行

用你自己的模型，给我在 MindMax 里打开的这本书跑一份学习导读，存到 MindMax 自己会存的位置。

调用	谁用	做什么
start_pipeline	应用，一次	选方法和选项；MindMax 返回计划，以及第一个工作包
get_step	应用，反复	取一个自足的步骤：说明、输入、期望的输出形状
submit_step	应用，反复	交回做完的步骤；MindMax 校验、锚定引文、保存，再点名下一步

标了并行的步骤可以分给子代理。校验没过的结果会带着原因退回来，可以重交两次。跑完之后 open_in_mindmax 把结果摆到你面前——阅读面板、并排的翻译视图、那本书的地图，或者画布。

应用要是中途断开，这次运行会保住已经存下的部分。在 MindMax 里点继续，或者让应用把这次运行 接起来；完成的步骤不会重做。任务像是卡住了，见常见问题。

可以借的七个方法

方法	最后拿到什么	值得一知的选项
reading_guide	一整轮批注，带页边笔记和一篇收尾的综述	lens（导读 / 评审 / 批判 / 学习）、focus
comment_answers	每条等待中的批注线程里都有一句答复	—
comment_insights	从你的高亮和批注里提炼的一份洞见笔记	—
doc_map_notes	写进一本长书地图的章节笔记	—
canvas_skill	一个思考方法铺在画布上的样子	skill、target
translation	整份文档的翻译，一份术语表贯穿始终	targetLanguage
ocr	扫描页逐页识别出的文字	每一步都附带页面图

结果落在 MindMax 自己跑时也会落的同一个位置，于是资料库其余部分用得上：引文变得可搜索，章节笔记 让往后的回答更准，译好的文档在同一个并排视图里打开。 agent 工具参考逐条列了每个方法和它的输出形状。

花多少，跟什么比

一整轮的花费，大致等于把材料在应用自己的上下文里通读一遍——是实打实的 token，记在应用的账上， 不动你的 MindMax 余额。这条路上没有 MindMax 的模型在跑。没有固定价目可报：一份二十页的报告和一本 五百五十页的书是两件不同的活，起一个长任务之前，应用应该先跟你说一声。

结果的形状和 MindMax 自己跑出来的相同。下面这些页展示每种结果落进文件夹之后长什么样，好让你 挑一个顺手的入口：

• 翻译一份文档 和 翻译一本你要读的书
• 识别扫描版 PDF
• 读懂一篇不熟领域的论文 和 用 AI 阅读与评审
• 在画布上思考 和 在画布上标请求
• 用你的 AI 跑一个长任务——同一条路写成的一篇用例

常见问题

应用在聊天窗里写了答案，却一步都没存下来。 它漏了 submit_step。让它把每一步都提交给 MindMax，而不是在最后把整件活总结一遍。

某一步带着原因被退回来了。 读那条原因，修好这一步的输出再提交。运行停下来问你之前，允许 重交两次。

我一关应用，运行就停了。 进度是留住的。在 MindMax 里点继续，或者让应用续跑；做完的步骤 不会重复。

扫描件识别出来的文字很差。 OCR 的质量取决于扫描件本身。MindMax 会报出哪几页效果差，而不是把 它们当成干净的文字引给你——那几页去看页面图。

接下来

• 控制外部 AI 的权限——什么被记下来、什么能撤回、 怎么暂停一个应用。
• 与外部 AI 应用协作——完整的能力地图。