3.4 多窗口聊天（Multi‑Window Chat）

Pop 的多窗口聊天是区别于传统 AI 聊天工具的核心优势之一。该功能允许你在同一会话界面中开启 1、2、3 或 4 个独立聊天窗口，并且每个窗口可以使用不同模型、不同角色、不同知识库，大幅提升多任务与深度分析工作效率。

---

🎯 多窗口聊天能解决什么问题？

场景	多窗口优势
多模型对比（如 GPT vs DeepSeek）	让不同 AI 同时回答同一个问题，快速比较最优输出
多角色讨论	让「程序员 + 产品经理 + 文案助手」共同协作
长文档拆分分析	每个窗口负责文档的一部分，最终组合总结
深度推理	让其中一个窗口负责生成思路，另一个窗口扩展答案
多任务并行	写代码、分析数据、制作文案，同时进行

这使 Pop 变成一个真正的“AI 工作站”，支持高度并发的内容生产场景。

---

🖥️ 多窗口的布局模式

Pop 支持四种布局布局模式，你可以通过右上角切换布局：

① 单窗口（Single Panel）

适合普通对话模式，最简洁。

② 双窗口（Two Panels）

左右分栏，两种典型用法：

• 模型对比
• 角色助手 + 框架解释

③ 三窗口（Three Panels）

上方一个窗口，下方两个窗口：

• 顶部负责主要分析
• 底部两个辅助推理或拆分内容

④ 四窗口（Four Panels / Grid）

最强模式，也称“AI 四宫格”：

• 四个窗口可分别使用不同模型
• 适合多人角色模拟、系统分析、多角度讨论

示例：
左上：GPT‑4 主回答
右上：DeepSeek 补充推理
左下：程序员角色生成代码
右下：文案角色润色输出

---

🪟 每个窗口都可独立配置

每一个窗口都拥有独立的设置，包括：

• 🔧 模型选择：GPT、DeepSeek、本地模型等
• 🎭 角色人格选择：专家、产品、写作、分析师等
• 📚 知识库绑定：指定某个 KB 参与回答
• ⚙️ 推理参数：温度、Top‑P、输出长度等
• 📝 上下文对话历史：不同窗口互不影响

每个窗口都相当于一个“独立 AI 实例”，但可以在一个屏幕上并行协作。

---

🤖 多模型对比：使用场景示例

示例：寻找最佳代码生成模型

左窗口（GPT‑4o）
右窗口（DeepSeek R1）

同样的问题：

“给我写一个 Python 的异步爬虫框架模板。”

你可以同时看到不同模型的输出质量，从而选择你更喜欢的风格与准确度。

---

🧠 多角色协作：专家团讨论模式

示例布局（三窗口）：

• 窗口 A（产品经理角色）
• 窗口 B（资深工程师角色）
• 窗口 C（技术写作角色）

提问：

“我们要开发一个 Pop 的知识库版本管理功能，帮我从产品、技术、文档三个角度设计方案。”

三个窗口分别从不同角度回答，就像一个小型的专家团队。

---

📚 文档拆分分析

对于大型 PDF / Markdown / 网页内容，你可以：

• 第一窗口分析结构
• 第二窗口总结重点
• 第三窗口提取疑难点
• 第四窗口给出最终报告

有效避免单窗口 token 限制。

---

🔄 窗口同步功能

Pop 支持“对同一问题进行同步提问”：

勾选“同步发送”后，你输入一次消息，将会同时发送给所有窗口。

应用场景：

• 模型对比
• 多角色对同一主题发表意见
• 多模型同步总结一段文本

无需手动重复提问，提高效率。

---

🧩 工具栏快捷操作

每个窗口支持：

• 文件上传
• 从文档抽取内容
• 复制回答
• 引用回答再追问
• 语气风格增强（如“简洁”、“详细”、“扩展分析”）

这些操作能精确控制多窗口之间的协作方式。

---

🔐 多窗口与数据隔离

每个窗口的数据与上下文都是隔离的，这意味着：

• A 窗口不共享 B 窗口的上下文
• 不会意外泄露上下文到其他窗口
• 切换布局不会丢失窗口内容

确保隐私、安全与专业用途。

---

📌 小结

Pop 的多窗口系统让 AI 从单一聊天模式提升到“多智能体并行协作”：

• 不同模型协作
• 不同角色协作
• 不同知识库协作
• 深度任务拆分
• 工作效率成倍提升