Supercut for Agents

发布规模很大——恭喜！已经在用那个支持文章的使用场景了！

在视频上下文中加入MCP是正确的方向，大多数智能体工作流只处理文本，因为视频一直是个黑箱。我想要重点测试的是权限感知的语义搜索。当智能体查询“所有销售通话中的价格异议”，它如何处理分享者只有部分查看权限的录音？

恭喜发布，David。MCP的角度很有意思，因为它把录音变成了智能体真正能用的东西，而不仅仅是人们之后忘记去看的文件。

我很好奇，当团队开始这样使用Supercut时，更大的价值是帮助智能体找到录音中的正确时刻，还是帮助团队信任提取出的上下文足够可靠，能转化为文档、工单、CRM更新或下一步行动？

对团队录音进行语义搜索正是我一直期待的MCP资源。好奇权限层有多细粒度——智能体是继承每条录音的分享设置，还是只是一个扁平的工作区级别开关？

我理解这是针对那些有大量视频存档且录制所有内容的团队，对吧？比如在我们的情况中，视频很少录制，记笔记我们用的是普通的AI来听并生成会议报告，然后通过邮件发送给所有参会者。

将权限感知直接构建到智能体访问层中，而不是附加在上层，这正是正确的架构决策。在RetainSure，我们用客户通话录音来做CS洞察，而同意与访问层总是最麻烦的地方。查询时权限模型如何工作？访问控制是在元数据层强制执行，还是委托给底层录音存储？