‌豆包App智能体通过语义理解、个性化推荐和模糊匹配实现“擦边”内容推送，主要依赖算法优化和用户行为分析。‌

1. ‌语义理解技术‌：豆包智能体利用NLP（自然语言处理）技术解析用户输入，识别隐晦或模糊的查询意图。例如，用户输入“好看的深夜节目”，系统可能关联到娱乐或成人内容，通过同义词扩展实现擦边推荐。

2. ‌个性化推荐机制‌：基于用户历史行为（如浏览时长、点赞、搜索词），智能体构建偏好画像。若用户曾接触擦边内容，算法会优先推送类似标签的信息，如“深夜电台”“放松视频”等间接关联内容。

3. ‌模糊匹配策略‌：通过弱化敏感词过滤，将违规内容替换为近义词或谐音（如“涩涩”变“颜色文学”），绕过审核的同时保持推荐相关性。部分擦边内容会被归类到“情感”“生活”等中性分类下。

4. ‌动态阈值调整‌：豆包智能体根据监管强度和用户反馈动态调整擦边内容的展示权重。例如，夜间或非实名账号可能收到更大胆的推荐，而白天或实名用户则看到更保守的结果。

‌提示‌：平台需平衡用户体验与合规性，过度依赖擦边推荐可能导致内容风险或用户流失。