概念
提示词工作台
比较不同指令，保留实验过程与上下文。
核心能力
走进 agiMio
智能，是一套系统。
每一层，都值得深耕。
五个相互连接的技术方向，指向同一个目标：让先进 AI 走出演示，进入实际工作。
系统架构 · 前沿研究 · 设计原则智能体决策闭环参考架构
任务目标策略 · 上下文 · 记忆
01 / 规划
行动之前，先明确任务目标、约束条件与完成标准。
行动遵循权限决策有据可查关键节点人工确认
先明确目标，再开始行动
将开放式任务拆解为清晰的约束条件和可检查的完成标准。
上下文有来源，结果可追溯
区分原始资料、工作记忆与推断假设，为检查结果保留依据。
自主行动，边界清晰
把权限控制、异常升级和人工确认纳入流程设计，而非事后补救。
研究评估框架研究议题
01 走出演示，系统表现如何？+
引入不同任务，分析失败案例，并记录每次比较的具体条件。图中呈现的是研究思路，不代表实际性能测试结果。
02 研究结果能否被检验？+
与结果一同保留评估标准、前提假设和适用边界，让有价值的观察能够被质疑、检验与复现。
面向真实情境的推理
信息不完整时，系统如何规划任务、使用证据，并及时修正判断？
让评估真正指导研发
哪些任务、失败案例与对比方法，能够揭示真正有价值的改进？
从设计之初考虑安全
在部署之前，如何把不确定性、监督机制与能力边界纳入系统设计？
任务简报 → 审核报告示例流程
流程设计01 / 接收
用任务简报明确工作边界。
明确需要回答的问题、目标读者、输出格式，以及流程可以使用的资料。
对外发布前，须经人工确认。
审批边界环节衔接明确证据可以复核步骤支持恢复
每一步，都有明确约定
明确各环节的输入、输出与责任归属，让流程衔接清晰可查。
出现异常，也有恢复路径
根据失败代价设计重试机制、检查点，以及可安全重复执行的操作。
重要操作，保留人工决策
对可能产生重要外部影响的操作，设置适当的审批与确认机制。
智能系统技术栈架构方向
应用智能体工作流
服务与运行时
明确模型调用、工具边界、超时处理与降级路径，让执行行为有章可循。
隔离可观测可恢复
控制逻辑，清晰分层
将应用需求与执行策略、模型选择、资源调度分开，明确各层职责。
系统状态，看得清楚
让调用链路、失败原因、时延与成本可观测，为工程决策提供依据。
围绕实际负载设计韧性
根据实际任务负载，明确隔离方式、降级路径与恢复目标。
工具体系探索界面概念
6 项概念
概念
上下文编排
梳理来源资料，构建与任务相匹配的上下文。
概念
评估工作台
依据明确的任务标准，检查与比较输出结果。
概念
工作流画布
梳理流程衔接、审批节点与异常处理路径。
概念
文档研读
对照原文段落研读，整理结构化笔记。
概念
成果工作室
将审核后的内容整理为清晰的交付成果。
围绕 AI 工作方式展开的产品探索。以上为产品与界面概念，不代表已发布应用。
方便组合，融入现有流程
重视清晰的输入、实用的导出，以及能够接入现有工作流程的组件。
过程透明，便于检查
让使用者看得懂提示词、来源资料、配置与结果，掌握工作过程。
放大人的能力与判断
服务创作者、开发者与分析人员，让使用者始终掌握最终成果。
开启下一次交流
面向长远的问题，
坚持扎实的工程。
欢迎与 agiMio 一起探讨研究议题、业务流程，以及基础设施面临的挑战。
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参与构建下一代智能。
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