用途：作为企业搜索的核心逻辑，将单个自然语言问题转换为跨多个已连接数据源的并行、源特定查询，再综合成一条连贯答案。示例：把“我们关于 API 迁移时间线的决定是什么”拆为对聊天、知识库、项目跟踪器的定向检索。
主要能力：第一步识别查询类型（决定、状态、文档、人物、事实、时间、探索），据此决定检索策略；第二步提取关键词、实体、意图信号、约束和排除项；第三步按数据源生成子查询，概念性问题优先语义搜索，已知术语和精确短语优先关键词搜索，并可为同一主题生成多个变体（如 Kubernetes、k8s、cluster）。支持将企业过滤条件映射到各源语法，如 from:、in:、after:、before:、type:、has: 等。
结果处理：按关键词匹配、新鲜度、权威性、完整性加权评分，权重随查询类型不同；权威层级也随类型变化，例如事实/政策问题优先 Wiki 与官方文档，决定类问题优先会议记录与话题结论，状态类问题优先任务跟踪器。对存在明显歧义的查询，倾向先提一个聚焦的澄清问题。支持降级策略：某源不可用或零结果时，跳过并说明缺口、放宽关键词或日期过滤；若全部无结果则建议修改查询。
执行方式：始终跨源并行执行，总耗时约等于最慢单源，而非各源之和；流程为分解→并行查询→合并、排序、去重→综合答案。
限制：具体可连接的数据源、可用工具和占位符需查看配套的 CONNECTORS.md 文档；资料未提供支持的数据源完整清单、部署环境、定价或性能指标。所有命令与占位符均需保持原样，实际可用性取决于已连接的工具。