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  <title>从“聪明地跑流程”到“自己管理创作认知过程”</title>
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<body>
  <header class="doc-head">
    <div class="page">
      <p class="doc-label">脚本构建第三版 · 业务讨论稿</p>
      <h1>从“聪明地跑流程”到“自己管理创作认知过程”</h1>
      <p class="subtitle">不先讲技术，也不重新发明一套说法。我们用过去几轮对话和“毛驴效应”Run 454，把新的智能创作系统一步一步讲清楚。</p>
      <p class="thesis">新的系统，不是让更多 Agent 一起写，而是让系统自己管理：为什么还不能决定、需要什么证据、有哪些可能方案、怎样验收，以及失败后退回哪里。</p>
      <nav class="toc" aria-label="页面目录">
        <a href="#boundary">第二版怎样工作</a>
        <a href="#two-logics">真正的智能创作系统</a>
        <a href="#run">Run 454 对比</a>
        <a href="#recursion">递归与验收</a>
        <a href="#research">参考观点</a>
      </nav>
    </div>
  </header>

  <main class="page">
    <section id="boundary">
      <p class="section-label">01 / 第二版是怎么工作的</p>
      <h2>第二版是一套由主 Agent 驱动的 Agentic Workflow</h2>
      <p class="lead">它不是按固定步骤一次跑完的普通 Workflow。主 Agent 会根据当前产物调整本轮目标，组织多个分支取证和生成候选，再比较、合并和评价，决定下一轮或结束。</p>

      <div class="diagram">
        <p class="diagram-title">第二版已经能够完成的真实循环</p>
        <div class="flow">
          <div class="node"><strong>创作总目标</strong></div>
          <div class="arrow">→</div>
          <div class="node"><strong>本轮目标</strong><small>主 Agent 判断</small></div>
          <div class="arrow">→</div>
          <div class="node"><strong>多路探索</strong><small>取证 + 创作候选</small></div>
          <div class="arrow">→</div>
          <div class="node"><strong>比较候选</strong><small>合并 / 暂存 / 淘汰</small></div>
          <div class="arrow">→</div>
          <div class="node"><strong>整体评价</strong><small>决定下一轮或结束</small></div>
        </div>
      </div>

      <blockquote>
        <p><strong>它的核心问题不是不够智能，而是智能主要集中在主 Agent。</strong>局部分支主要接收“写某个段落、补充行动方法、查询相关素材”等执行任务，不会自己管理完整的创作问题和返回位置。</p>
      </blockquote>

      <p><strong>更准确的定位是：</strong>第二版是一套已经具备选择、竞争、评价和迭代能力，但仍然以主 Agent 集中编排为核心的 Agentic Workflow。下一版要做的，是让每个 Task 也拥有自己的判断循环。</p>
    </section>

    <section id="two-logics">
      <p class="section-label">02 / 真正的智能创作系统</p>
      <h2 class="logic-heading">真正的智能创作系统，应该怎样工作？</h2>

      <p class="logic-answer"><strong>新系统是一个围绕创作总目标不断规划、执行、验收和重新规划的循环。</strong>每个 Task 完成后把结果返回父节点，由父节点决定继续细化、向下拆分、回退还是收束，直到创作总目标完成。</p>

      <div class="system-overview" aria-label="智能创作系统的整体与局部两层逻辑">
        <div class="overview-panel">
          <p class="overview-kicker">01 / 任务树怎样生长</p>
          <h3>现在该解决什么？</h3>
          <pre class="overview-tree">创作总目标
让读者理解犹豫的损失，并开始行动
↓
发现当前还没有解决的问题
↓
Task 1
局部目标：让隐性损失变得可感知
↓
完成，返回创作总目标重新判断
↓
发现新的问题
↓
Task 2
局部目标：把“为什么会犹豫”解释得清楚、可信
↓
完成，返回创作总目标重新判断
↓
发现新的问题
↓
Task 3
局部目标：形成简单、可信、可以立即执行的方法
↓
完成，返回创作总目标重新判断
↓
发现新的问题
↓
Task 4
局部目标：把已通过验收的认识、冲击和行动方法
整合成连续完整的脚本
↓
返回创作总目标验收
├─ 仍有问题：产生新的 Task，或返回已有 Task
└─ 已经完成：系统收束</pre>
          <p class="overview-note">Task 1—4 是这个案例逐步生长出的阶段性任务，不是系统预先规定的固定流程。任务数量由创作总目标和每次验收结果动态决定。</p>
        </div>

        <div class="overview-bridge" aria-hidden="true">→</div>

        <div class="overview-panel">
          <p class="overview-kicker">02 / 每个 Sub-Agent 解决一个 Task</p>
          <h3>这个问题怎么解决？</h3>
          <pre class="overview-loop">局部目标：这一步要做到什么？
↓
需要去验证：现在还不能确定什么？
↓
获取证据：需要查什么资料？
↓
进行推理判断：证据说明应该怎么做？
↓
生成候选方案：做出可以比较的内容
↓
推理决策：是否真的解决了问题？
├─ 未通过：退回出错位置
└─ 已完成：返回父节点</pre>
        </div>
      </div>

      <p class="overview-summary"><strong>创作总目标决定“接下来解决什么”，每个 Sub-Agent 只负责一个边界清楚的 Task。</strong>独立检索和候选探索可以并行；语气、脉络和上下文强相关的连续创作，仍然由主 Agent 保持完整上下文。</p>

      <p class="lead">左边管理整项创作被拆成哪些父子任务；右边规定某个 Task 被选中以后，怎样围绕自己的局部目标完成取证、判断、创作、验收和返回。Task 完成后不会自动进入下一步，而是返回父节点，由父节点重新判断。</p>

      <h3 class="major-subheading">系统根据当前目标识别缺口，动态生成 Task</h3>
      <p><strong>脉络探索、事实验证和风格校验都不是固定步骤。</strong>只有父节点发现当前创作确实缺少某种认识、产物或约束判断时，系统才生成对应的 Task。Task 完成并通过验收后，结果返回父节点，同时写回创作表。</p>

      <div class="task-examples">
        <article class="task-example">
          <h4>例子一：当前缺少脉络</h4>
          <div class="task-step">
            <span>当前未知</span>
            <p>寓言、生活场景和行动方法应该怎样组织？</p>
          </div>
          <div class="task-down">↓</div>
          <div class="task-step">
            <span>临时生成 Task</span>
            <p>生成“脉络探索 Task”，探索三个不同的内容脉络，并说明各自优缺点。</p>
          </div>
          <div class="task-down">↓</div>
          <div class="task-step">
            <span>选择执行方式</span>
            <p>几个相对独立的脉络方向，可以交给多个 Sub-Agent 并行探索。</p>
          </div>
          <div class="task-down">↓</div>
          <div class="task-step">
            <span>父节点比较和验收</span>
            <p>选择、组合或淘汰候选脉络。</p>
          </div>
          <div class="task-down">↓</div>
          <div class="task-step">
            <span>产出</span>
            <p>通过验收的候选脉络＋选择理由。</p>
          </div>
          <div class="task-down">↓</div>
          <div class="task-step">
            <span>返回并写回</span>
            <p>结果返回父节点，同时更新创作表中的“脉络”数据。</p>
          </div>
        </article>

        <article class="task-example">
          <h4>例子二：当前存在风格与事实风险</h4>
          <div class="task-step">
            <span>当前未知</span>
            <p>“毛驴效应”的解释是否可靠？“日常冲击”的写法是否符合账号一贯的专业、克制风格？</p>
          </div>
          <div class="task-down">↓</div>
          <div class="task-step">
            <span>临时生成 Task</span>
            <p>生成“约束校验 Task”，分别核查事实依据和账号风格适配。</p>
          </div>
          <div class="task-down">↓</div>
          <div class="task-step">
            <span>选择执行方式</span>
            <p>两项校验相对独立，可以交给事实研究 Sub-Agent 和风格审校 Sub-Agent 并行完成。</p>
          </div>
          <div class="task-down">↓</div>
          <div class="task-step">
            <span>父节点比较和验收</span>
            <p>确认事实可追溯、表达没有夸大，候选内容也没有突破账号 Traits。</p>
          </div>
          <div class="task-down">↓</div>
          <div class="task-step">
            <span>产出</span>
            <p>证据卡片＋风格适配判断＋可用和禁用表达＋回退建议。</p>
          </div>
          <div class="task-down">↓</div>
          <div class="task-step">
            <span>返回并写回</span>
            <p>结果返回父节点，写回证据和约束校验结果；账号 Traits 继续作为所有子 Task 共同继承的约束。</p>
          </div>
        </article>
      </div>

      <h3 class="major-subheading">一个创作 Task 怎样被推进和验收（single loop）</h3>
      <p>每个 Task 都运行同一套完整闭环：围绕阶段性目标明确问题和未知，获取证据并形成判断，再提出创作假设、安排 Agent 执行、生成候选产物，最后通过验收决定完成返回、继续拆分还是回退修改。</p>

      <div class="object-list">
        <div class="object-item">
          <div class="object-name"><span>01</span>当前 Task 的局部目标</div>
          <div class="object-body">
            <p>这个 Task 在当前阶段具体要做到什么。根节点的局部目标就是创作总目标；进入子 Task 后，它就是该 Task 需要完成的阶段性目标。</p>
            <p>例如，Run 454 中负责解决“隐性损失感知”的 Task，其局部目标大致是：</p>
            <blockquote><p>让读者从“犹豫比较安全”转变为“犹豫也在付出代价”。</p></blockquote>
          </div>
        </div>

        <div class="object-item">
          <div class="object-name"><span>02</span>需要解决的创作问题</div>
          <div class="object-body">
            <p>当前阻碍这个局部目标实现的具体问题。</p>
            <blockquote><p>怎么让抽象的“犹豫会带来隐性损失”，变成读者能够理解并真正感受到的东西？</p></blockquote>
          </div>
        </div>

        <div class="object-item">
          <div class="object-name"><span>03</span>需要去验证</div>
          <div class="object-body">
            <p>为了回答当前问题，现在还有什么不能确定？</p>
            <blockquote><p>用经典寓言还是日常生活场景，更容易让读者产生“犹豫也在付出代价”的感受？</p></blockquote>
          </div>
        </div>

        <div class="object-item">
          <div class="object-name"><span>04</span>获取证据并进行推理判断</div>
          <div class="object-body">
            <p>围绕未知查看账号过去的表达、相似内容、心理学资料和读者熟悉的生活场景，再判断这些证据意味着什么。</p>
            <blockquote><p>寓言容易建立概念和可信度，但距离现实较远；日常场景更有代入感，但单独使用可能缺少专业解释。两个方向需要组合。</p></blockquote>
          </div>
        </div>

        <div class="object-item">
          <div class="object-name"><span>05</span>创作假设</div>
          <div class="object-body">
            <p>对“这个问题可能怎么解决”的可验证猜想。</p>
            <blockquote><p>如果用“毛驴效应寓言＋日常场景”解释犹豫，读者会比只看抽象概念更容易产生代入和紧迫感。</p></blockquote>
            <p>假设不是“写第二段”，也不是“调用一个 Agent”。它必须包含：<strong>为什么可能有效，以及什么情况说明它没效果。</strong></p>
          </div>
        </div>

        <div class="object-item execution-bridge">
          <div class="object-name"><span>06</span>执行安排</div>
          <div class="object-body">
            <p><strong>把创作假设变成 Agent 可以真正完成的具体工作。</strong>这不是新的业务层级，而是假设通向产物的执行桥梁。</p>
            <ul>
              <li><strong>拆具体工作：</strong>把假设拆成一项或多项可执行的创作、检索或校验工作。</li>
              <li><strong>提供工作上下文：</strong>告诉 Agent 局部目标、父节点结论、交付要求、验收标准，以及当前 Task 真正相关的证据和约束。</li>
              <li><strong>明确交付与验收：</strong>说清要交付什么产物、用什么标准验收，以及失败后返回哪里。</li>
              <li><strong>选择执行者：</strong>独立的事实检索和候选探索可以交给 Sub-Agent 并行；语气、脉络和上下文强相关的连续创作，交给保持完整上下文的主 Agent。</li>
            </ul>
          </div>
        </div>

        <div class="object-item">
          <div class="object-name"><span>07</span>候选产物</div>
          <div class="object-body">
            <p>Agent 根据执行安排真正交付的可观察结果，例如结构方案、段落、标题、脚本或证据卡片。在验收通过前，它们都只是候选。</p>
            <ul>
              <li>候选 1：只用毛驴寓言建立概念。</li>
              <li>候选 2：只用日常场景制造冲击。</li>
              <li>候选 3：先用寓言解释概念，再用日常场景制造冲击。</li>
            </ul>
          </div>
        </div>

        <div class="object-item">
          <div class="object-name"><span>08</span>验收与去向</div>
          <div class="object-body">
            <p>不是判断“有没有写完”，而是判断：</p>
            <blockquote><p>这个产物是否把假设真正落实出来？这个假设是否解决了问题？这个问题的解决是否推进了创作总目标？</p></blockquote>
            <p>普通 Task 先验收阶段性产物是否落实判断、解决局部问题；只有回到根节点，才进行完整作品的发布前验收。至于受众是否真的发生变化，还要在发布后用真实反馈继续验证。</p>
            <ul>
              <li><strong>通过：</strong>当前 Task 完成，把结果返回父节点。</li>
              <li><strong>问题太大：</strong>继续向下拆出新的子 Task。</li>
              <li><strong>未通过：</strong>退回真正出错的问题、假设、证据或候选产物。</li>
            </ul>
          </div>
        </div>
      </div>

      <h3 class="major-subheading">多个 Task 组合起来，形成可递归的创作业务树</h3>
      <p><strong>每个 Task 都有统一的任务外壳，但不会收到完全相同的上下文。</strong>局部目标、产生原因、父节点结论、交付要求、验收标准和返回位置必须明确；账号风格、场景约束、证据范围或全文内容，则只在当前 Task 真正需要时提供。</p>

      <div class="plain-table-wrap">
        <table>
          <thead>
            <tr><th>每个 Task 都必须有</th><th>根据当前 Task 按需提供</th></tr>
          </thead>
          <tbody>
            <tr>
              <td>局部目标、为什么产生这个 Task、父节点已有结论、交付要求、验收标准、完成后的返回位置。</td>
              <td>账号 Traits、场景约束、待验证说法、证据来源范围、历史内容、已有候选或完整脚本。</td>
            </tr>
          </tbody>
        </table>
      </div>

      <p>“共同继承约束”不等于把所有资料都塞给每个 Agent。系统只提供当前 Task 需要的部分，但子 Task 不能违反父节点和创作总目标的硬约束。</p>

      <div class="diagram">
        <p class="diagram-title">Run 454：Task 1 怎样递归到 Task 1.1.1 / Task 1.1.2</p>
        <pre class="tree">创作总目标
让读者理解犹豫的损失，并开始行动
│
└─ Task 1：让隐性损失变得可感知
   局部目标：让读者意识到“犹豫也在付出代价”
   │
   ├─ Task 1.1：建立清楚、可信的概念解释
   │  │
   │  ├─ Task 1.1.1：验证“毛驴效应”的事实边界
   │  │  ├─ 目标＋上下文：待验证说法＋证据标准＋来源范围＋交付要求
   │  │  ├─ 产出：证据卡片＋可以怎样表述＋不能怎样表述
   │  │  └─ 完成 → 返回 Task 1.1
   │  │
   │  ├─ Task 1.1 重新判断
   │  │  ├─ 证据和表达都已足够 → 返回 Task 1
   │  │  └─ 事实边界清楚，但不符合账号风格 → 动态生成 Task 1.1.2
   │  │
   │  └─ Task 1.1.2：改写成符合账号风格的表达
   │     ├─ 目标＋上下文：Task 1.1.1 结论＋账号 Traits＋历史表达＋验收标准
   │     ├─ 产出：经过事实和风格校验的概念段落
   │     └─ 完成 → 返回 Task 1.1 → 验收通过后返回 Task 1
   │
   ├─ Task 1 重新判断
   │  └─ 概念已经清楚，但读者还没有切身感受 → 动态生成 Task 1.2
   │
   ├─ Task 1.2：找到有代入感的生活场景
   │  │
   │  ├─ Task 1.2.1：探索跳槽、关系、创作等候选场景
   │  │  ├─ 目标＋上下文：受众特征＋场景边界＋真实性要求＋验收标准
   │  │  └─ 产出候选场景 → 返回 Task 1.2
   │  │
   │  └─ Task 1.2 重新判断
   │     ├─ 场景真实并符合账号表达 → 返回 Task 1
   │     └─ 场景过度煽情 → 动态生成 Task 1.2.2 做风格校验
   │
   └─ Task 1 最终判断
      ├─ 概念可信，生活场景也能产生冲击
      ├─ 主 Agent 统一写成连续段落
      └─ Task 1 验收通过 → 返回创作总目标</pre>
      </div>

      <p><strong>关键不是提前规划出 Task 1.1.2。</strong>Task 1.1.1 完成并返回以后，Task 1.1 发现“事实问题解决了，但风格问题还没解决”，才动态产生 Task 1.1.2。</p>

      <h3 class="major-subheading">完整系统怎样运转</h3>
      <p>把前面的两部分合起来：创作总目标不断识别缺口并产生 Task；每个 Task 运行自己的 single loop，必要时继续生成子 Task，完成后再逐层返回。</p>

      <div class="diagram">
        <p class="diagram-title">创作总目标、父子 Task 与 single loop 的嵌套关系</p>
        <pre class="tree">创作总目标
│
├─ 发现 Task 1：让隐性损失变得可感知
│  ├─ Task 1 运行自己的 single loop
│  ├─ 必要时产生子 Task 1.1
│  │  └─ Task 1.1 运行 single loop → 完成后返回 Task 1
│  └─ Task 1 验收通过 → 返回创作总目标
│
├─ 创作总目标重新判断
│  └─ 发现新的缺口 → 动态生成 Task 2
│
└─ Task 2：把观点变成可执行行动
   └─ 运行 single loop → 完成后返回创作总目标

创作总目标验收
├─ 仍有缺口：生成新 Task，或返回已有 Task
└─ 已经完成：系统收束</pre>
      </div>

      <blockquote>
        <p>创作总目标负责发现和选择 Task；每个 Task 运行同一套 single loop，必要时继续产生子 Task，完成后逐层返回，直到创作总目标验收通过。</p>
      </blockquote>
    </section>

    <section id="run">
      <p class="section-label">03 / Run 454：同一个案例，两种系统怎样处理</p>
      <h2>从“主 Agent 组织两轮创作”到“每个 Task 管理自己的判断”</h2>
      <p class="lead">第二版已经能让候选竞争、独立问题并行，并用评价推动下一轮。新系统不是推翻这些能力，而是把判断、验收和返回位置下放到每个 Task。</p>

      <p class="case-meta">
        <span>2 个大轮次</span><span>4 个分支</span><span>5 个段落</span><span>11 个元素</span><span>约 15 分钟</span><span>约 143 万输入 token</span>
        · <a href="https://pattern.aiddit.com/api/pattern/script_builds/454" target="_blank" rel="noreferrer">Run 454 真实数据</a>
        · <a href="https://pattern.aiddit.com/api/pattern/script_builds/454/log" target="_blank" rel="noreferrer">运行日志</a>
      </p>

      <div class="plain-table-wrap">
        <table class="case-compare">
          <thead>
            <tr>
              <th>老系统：主 Agent 组织两轮创作</th>
              <th>新系统：每个 Task 管理自己的判断</th>
            </tr>
          </thead>
          <tbody>
            <tr>
              <td><strong>输入总目标</strong>理解隐性损失，获得行动方法。</td>
              <td><strong>创作总目标成为根节点</strong>让读者意识到不行动也有损失，并能够马上行动。</td>
            </tr>
            <tr>
              <td><strong>主 Agent 决定第一轮方向</strong>Branch 1 用寓言切入，Branch 2 用日常场景切入。</td>
              <td><strong>创作总目标发现 Task 1</strong>怎样让“犹豫的隐性损失”变得可感知？</td>
            </tr>
            <tr>
              <td><strong>两个 Branch 直接生成候选</strong>一个强调专业可信，一个强调生活代入。</td>
              <td><strong>Task 1 先明确未知和创作假设</strong>寓言能否建立可信度？生活场景能否制造冲击？</td>
            </tr>
            <tr>
              <td><strong>主 Agent 选择 Branch 1</strong>同时保留 Branch 2 的“日常隐性损失”洞察。</td>
              <td><strong>两个创作假设分别形成与任务相关的目标＋上下文</strong>交给 Sub-Agent 探索，再由 Task 1 比较、组合和验收。</td>
            </tr>
            <tr>
              <td><strong>主 Agent 决定第二轮分工</strong>Branch 3 负责“为什么会犹豫”，Branch 4 负责“如何行动”。</td>
              <td><strong>Task 1 通过验收后返回创作总目标</strong>总目标重新判断，此时才发现 Task 2：怎样转化成可执行行动？</td>
            </tr>
            <tr>
              <td><strong>Branch 3 和 Branch 4 分别创作段落</strong>两个分支最终合入完整内容。</td>
              <td><strong>Task 2 继续向下拆解</strong>方法查证可以并行；语气、脉络和节奏由主 Agent 保持完整上下文。</td>
            </tr>
            <tr>
              <td><strong>整体评价决定是否结束</strong>评价可以推动下一轮，但失败位置没有显式记录。</td>
              <td><strong>每个 Task 都分层验收</strong>失败时准确返回证据、创作假设、子问题或候选产物。</td>
            </tr>
            <tr>
              <td><strong>第五段没有真正写出金句</strong>产物只说“这里应该有一句金句”，但整体评价仍然通过。</td>
              <td><strong>候选产物 5 验收失败</strong>只退回结尾重写，不重查“毛驴效应”，也不重跑整篇流程。</td>
            </tr>
          </tbody>
        </table>
      </div>

      <blockquote>
        <p><strong>第二版</strong>是“主 Agent 聪明地组织多轮创作”；<strong>新系统</strong>是“整棵创作问题树都能管理自己的判断、执行、验收和返回”。</p>
      </blockquote>

      <div class="issue">
        <p><strong>Run 454 留下的两条真实提醒</strong></p>
        <p><strong>验收：</strong>第五段只描述“这里应该有一句金句”，却没有交付金句本身，最终仍然通过。</p>
        <p><strong>成本：</strong>5 个段落消耗约 143 万输入 token。多 Agent 应该用在高价值、可独立并行的探索上，不是默认用在每个节点。</p>
      </div>
    </section>

    <section id="recursion">
      <p class="section-label">04 / 递归、返回与验收</p>
      <h2>递归不是一直向下拆，而是每完成一步都重新判断下一步</h2>

      <div class="conversation">
        <div class="conversation-label">你最初的原话</div>
        <div class="conversation-body">
          <p><strong>每一步完成了都有三个方向：细化、向下、回退。</strong></p>
          <pre class="tree">1 → 1.1 → 1.1.1
            ↓
        1.1.1 决定要不要 1.1.2
            ↓
        如果 1.1.1 已完成
            ↓
          回到 1.1
            ↓
  由 1.1 决定：回到 1，还是去 1.2</pre>
        </div>
      </div>

      <p>这个判断抓住了递归的核心。后来我们只补清了两个容易混在一起的动作：<strong>子节点完成后回到父节点，是正常返回，不是失败回退；整棵树还必须有一个停止状态，也就是收束。</strong></p>

      <p>真正的“智能”发生在系统能够自主选择：</p>
      <ol>
        <li>现在真正阻碍创作总目标的是哪个问题？</li>
        <li>这个问题需要直接创作，还是继续向下拆？</li>
        <li>当前缺的是事实、案例、用户理解，还是创意方向？</li>
        <li>应该提出一个假设，还是同时保留多个候选？</li>
        <li>候选之间应该竞争、合作，还是按顺序完成？</li>
        <li>验收失败，是修改产物、补证据、换假设，还是重新定义问题？</li>
        <li>什么时候已经足够好，可以停止继续递归？</li>
      </ol>

      <p>因此，一个完整节点至少有五种去向：</p>
      <div class="moves">
        <div class="move"><b>继续细化</b><span>当前方向成立，但产物还不够好。</span></div>
        <div class="move"><b>向下递归</b><span>出现了必须单独解决的子问题或未知。</span></div>
        <div class="move"><b>正常返回</b><span>当前节点完成，把结论交回父节点。</span></div>
        <div class="move"><b>失败回退</b><span>新证据推翻了当前或上层判断，退回指定位置重做。</span></div>
        <div class="move"><b>收束</b><span>创作总目标验收通过，或继续投入已经没有足够价值。</span></div>
      </div>

      <h3>“回到父节点”和“回退”不能混为一谈</h3>

      <div class="conversation">
        <div class="conversation-label">正常返回</div>
        <div class="conversation-body">
          <pre class="tree">1.1.1 完成
→ 把结论返回给 1.1
→ 1.1 决定是否生成 1.1.2</pre>
          <p>这是一次正常的递归返回。子问题完成了，父问题拿到结果继续判断。</p>
        </div>
      </div>

      <div class="conversation">
        <div class="conversation-label">失败回退</div>
        <div class="conversation-body">
          <pre class="tree">1.1.1 发现：
1.1 的假设根本不成立

→ 使 1.1 失效
→ 回到 1.1 重新提出假设</pre>
          <p>这是回退。它意味着后面的工作不能继续沿用，需要修改前面的判断。</p>
        </div>
      </div>

      <h3>不同层的验收不能共用一把尺子</h3>
      <div class="plain-table-wrap">
        <table>
          <thead>
            <tr><th>验收层级</th><th>真正要回答的问题</th></tr>
          </thead>
          <tbody>
            <tr><td><strong>证据验收</strong></td><td>证据是否可靠，是否真的解决了未知？</td></tr>
            <tr><td><strong>假设验收</strong></td><td>证据是否支持这个创作判断？</td></tr>
            <tr><td><strong>产物验收</strong></td><td>这个产物是否真正把假设表达出来了？</td></tr>
            <tr><td><strong>问题验收</strong></td><td>原来的创作障碍是否已经被解决？</td></tr>
            <tr><td><strong>创作总目标验收（发布前）</strong></td><td>最终作品是否具备带来预期受众变化的条件？</td></tr>
            <tr><td><strong>真实效果验收（发布后）</strong></td><td>真实受众是否确实产生了预期的理解、感受或行动变化？这些结果是否需要反过来修正原来的判断？</td></tr>
          </tbody>
        </table>
      </div>

      <p>因此，不能因为“文案写得流畅”，就判断创作总目标完成；也不能因为“找到了一条资料”，就判断创作假设成立。</p>
    </section>

    <section id="research">
      <p class="section-label">05 / 参考观点</p>
      <h2>这些研究分别为新系统提供了哪些参考</h2>
      <p class="lead">我们先从真实业务和 Run 454 得出判断，再用这些研究检查问题递归、假设竞争、有限并行、验收回退和协作边界。</p>

      <ul class="references">
        <li><a href="https://arxiv.org/abs/2503.08275" target="_blank" rel="noreferrer">WriteHERE</a>：<span>提供“问题递归”。创作过程中动态发现局部问题，检索、思考和写作交织发生。</span></li>
        <li><a href="https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-co-scientist/" target="_blank" rel="noreferrer">Google AI Co-Scientist</a>：<span>提供“假设进化”。生成多个假设，比较、淘汰、组合，再产生新一代假设。</span></li>
        <li><a href="https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system" target="_blank" rel="noreferrer">Anthropic Multi-Agent Research</a>：<span>提供“有限并行”。只有相对独立的问题，才交给多个研究者并行探索。</span></li>
        <li><a href="https://www.anthropic.com/engineering/harness-design-long-running-apps" target="_blank" rel="noreferrer">Anthropic 长任务 Harness</a>：<span>提供“验收和改道”。创作者与评价者分开；失败后明确决定继续细化还是换方向。</span></li>
        <li><a href="https://research.google/blog/towards-a-science-of-scaling-agent-systems-when-and-why-agent-systems-work/" target="_blank" rel="noreferrer">Google Agent Scaling</a>：<span>提供“协作边界”。事实探索、案例寻找适合并行；连续写作、上下文强依赖任务应该保持一个主创作上下文。</span></li>
      </ul>

      <blockquote>
        <p>问题可以递归，假设可以竞争，证据可以并行获取，但连续创作不能随意切碎；每一层都必须验收，并知道失败后退到哪里。</p>
      </blockquote>
    </section>
  </main>

  <footer>
    <div class="page">脚本构建第三版 · 业务讨论稿 · Run 454 复盘</div>
  </footer>
</body>
</html>