限制与公平使用

在线服务是一个共享的测试环境。下面这些限制的存在，一是为了让它对所有人都 保持响应，二是 —— 更重要的 —— 让任何一个人的工作区都够不到别人的。

你的工作区

每个账号都有独立的工作区和独立的容器。study、对话、结果、配置都只属于你； 除了服务本身，用户之间不共享任何东西。

资源	限制
CPU	2 核
内存	2 GB
进程数	256
权限	以非特权用户运行；禁止提权
网络	出网被限制在工作流确实需要的范围内（网页检索与锚定、项目自己的数据服务）

工作区在大约两小时无活动后挂起，下次打开服务时自动启动。不会丢东西 —— 这正是 你隔一段时间回来时页面会显示「正在唤醒你的工作区」的原因。闲置 15 分钟的对话会断开 助手会话，你下一条消息发出去时它会无感地恢复。

模拟规模

代码层面没有硬性的跑批墙钟上限，但工作流是按十分钟以内、前台执行来设计的， 好让你能看着它跑完。实际上，这把一个在线 study 放在几十到几百个 agent、若干步的 量级上。

如果你的问题确实需要更多，助手应当在开跑之前告诉你，而不是启动一个注定超时的 任务。你有两个选择：

1. 缩小规模 —— 同样的时间跨度上用更小的人群，通常能回答同一个问题；设计对了 之后再放大。
2. 拿到本地 —— clone 开源包，用你自己的 key 和硬件跑同一个 study 目录。什么都 不用改写，见 安装。

有些预置 study 包装的是根本不适合在这里跑的外部管线（比如需要 GPU 的强化学习训练器）。 它们的 run 卡上带有说明，告诉你怎么在本地跑 —— 药品集采 就是这个例子。

频率限制

动作	限制
聊天消息	每分钟 20 条
登录与注册尝试	每 5 分钟 10 次（按来源地址）
密码重置请求	每 15 分钟 5 次（按来源地址）

触发后会返回「请求过于频繁」，等一会儿再试。对底层模型的请求在服务繁忙时是排队 而不是拒绝，所以高负载下响应变慢是正常的，并不代表失败。

助手不被允许做的事

助手在你的工作区里、在一套权限策略之下运行，有些事情无论怎么要求都会被拒绝。 你会在对话里看到这些拒绝：

• 在 study 之外写文件。 它可以在 studies/ 下创建和编辑文件，仅此而已。 它改不了框架本身。
• 安装软件或改环境。 不装包、不执行特权命令、不碰服务配置和凭据。
• 版本控制操作。 它不能 commit，也不能 push 到任何地方。
• 破坏性命令。 删除被限制在你自己的 study 目录内。
• 策略未覆盖的任何工具，默认拒绝而不是默认放行。

网页检索和项目的数据服务是可用的 —— 把 study 锚定到真实世界正是重点所在。

为什么它不肯谈自己的基础设施

问助手文件路径、API key、模型端点或服务怎么部署，它会拒绝。这不是敷衍 —— 这是一条刻意划下的边界，好让一个工作区没法被话术套出关于服务或其他用户的运维细节。

公平使用，一段话讲完

拿它做研究。别把它当通用算力用，别试图去够别人的工作区或服务自身的配置，也别写脚本 压测它。如果你需要超出上述限制的容量 —— 一场教学、一批 study、一个真正大的人群 —— 来说一声。那是一次沟通，不是违规。

隐私与持久性

你的 study、对话记录和结果保存在服务器上你的工作区里，其他用户看不到。但因为这是一个 测试环境而非生产系统，请相应对待：

别把敏感数据放进来

不要把机密的、个人的、可识别身份的数据粘进 study。SocioVerse 构建的人群是合成的、 或按声明来源采样的 —— 它并不需要真实个体的记录，而这个服务也不是存放它们的地方。

删除你自己的 study 是永久的，会连同结果和对话一起删掉。如果某个结果重要， 先把数字或报告存到别处。