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AI 迭代工作台 ​

AI 迭代工作台是编排器的主要定制方式。多数情况下均不需要手动编辑 stage / node 或手写 Planner prompt——用一句话描述目标,AI 返回一份方案,逐条审批即可。Spec / Agenda / Loop / Director 各执行模式共用同一个工作台,只是产出物不同。

优先使用工作台,仅在工作台无法达成时手动编辑

如果你正准备打开编排器编辑器手动添加节点,请先考虑工作台——多数情况下它几秒钟内就能给出一份可用方案。手动编辑只留给工作台无法覆盖的极端场景。

打开工作台 ​

切到想要的执行模式(Spec / Agenda / Loop),在编排器面板的操作区点击 打开 AI 迭代工作台。

快速生成与迭代工作台按钮

会弹出一个面板。左边是你和工作台 AI 的对话,右边是当前编排的状态。

迭代工作台主视图

描述你想要什么 ​

在输入框中写一句话,描述希望编排做什么。描述越具体越好。

例:「我希望 AI 在每次回复前先回顾近期重要事件、保持人设一致性,并且不要轻易破规出戏。」

输入框带示例

点击 发送给 AI。

看 AI 干活 ​

AI 返回一段简短计划与一份方案,展示它打算改什么。具体形态取决于当前模式:

  • Spec / Agenda 模式 — AI 产出一份 diff:绿色加号(新增)/ 红色减号(删除)/ 黄色(修改)。可以逐条批准 / 拒绝,或者直接等待——工作台会自动迭代直到方案稳定,展示其 diff。
  • Loop 模式 — AI 通过工具调用直接 patch profile(system_prompt / 工具开关 / max_rounds / 预设路由)。无需逐条审批,AI 自行决定何时结束。
  • Director 模式 — 通过工具调用直接 patch 主 agent 与子 agent 名册:prompt、工具集、预设路由、技能。名册视图标出被改动的行,没有逐条 diff 审批。

待审批 diff

若某条改动不易理解,点击旁边的放大镜图标即可左右对比查看。

Diff side-by-side 详情

应用 ​

在 AI 表示没有更多建议之后,点击 应用到全局(到处均用)或 应用到角色卡(只对这张卡)。

工作台能干什么 ​

  • 多轮对话。 你提交一句反馈,AI 提出一个聚焦的改动方案,由你审阅。
  • 逐条审批(Spec / Agenda)。 diff 单独批准 / 拒绝,可以只接受方案的一部分。
  • 程序驱动自动续轮。 只要 AI 在当前回合发出任意工具调用,工作台就会开始下一轮;AI 只返回纯文本、不调用工具时立即停止。没有手动 Auto-Continue 开关,也没有 AI 侧的 continue / finalize 工具——循环只根据 AI 的实际输出做出反应。
  • 模拟测试。 用当前真实的聊天上下文执行一次工作流——就像刚发送了一条新消息一样,世界书也会照常被激活——但生成结果只显示在工作台中,不影响真实聊天。例如询问「我加的 Constraint Agent 真的能挡住 OOC 吗?」,工作台会执行流程并展示每个节点的输出。
  • 会话保存。 每个作用域最多保存 24 个会话,不同卡 / 不同实验各自独立。
  • 回滚。 即使已经应用,也可以撤销。
  • 可折叠思考。 推理模型的 <thought> 标签默认折叠;超过 1200 字符的消息也自动折叠。

一个真实的迭代节奏(以 Spec 为例) ​

你: 「AI 不要轻易出戏。」AI:「在 grounding 阶段加一个 Constraint Agent,加反破规检查;启用 Anti-Data Guard。」 Diff:新增节点、修改设置。你批准。

你: 「让它读世界书,这样它知道世界规则。」AI:「在 grounding 阶段加了一个 lorebook_reader 节点,这样 Constraint Agent 就能看到激活的世界规则。」 Diff:新增节点。批准。

你: 「模拟一个明显出戏的输入,看 Constraint Agent 真能拦住吗?」AI: 切到 模拟模式,用一段假的破规用户消息执行一次工作流,把 Constraint Agent 的判定结果展示给你。

Simulation 输出

稳定后点「应用」。

每一步均可见、可中止、可回退,这正是设计目标——控制权不会交给黑盒,而是由 AI 提出建议、由你做决定。

各模式的产出差异 ​

模式工作台产出你看到什么
SpecStage / Node 的 diff:加节点、删节点、改 prompt 模板、调执行标志、调 API/预设覆写绿/红/黄 diff 列表,逐条审批
AgendaPlanner Prompt 的 diff + Agent 池的 diff:加 Agent、改 Planner 调度逻辑绿/红/黄 diff 列表,逐条审批
Loop直接通过工具调用 patch loop profile:system_prompt / 工具开关 / max_rounds / 预设路由看不到 diff,AI 改完后告诉你结果
Director直接通过工具调用 patch 主 agent + 子 agent 名册:prompt、工具集、预设路由、技能名册视图标出改动行,没有逐条 diff 面

Loop 模式的迭代提示 ​

不想手动编写 system prompt?在 Loop 模式下打开工作台,用自然语言描述期望的 agent 行为:

我希望这个 agent 先读最近 5 楼,再去世界书查相关设定,最后去记忆图找有没有冲突,然后写 capsule。不要它写笔记。

工作台 AI 读取当前的 profile,通过工具调用产出 patch。只要 AI 在本轮发出任何工具调用,工作台就会自动续到下一轮;一旦 AI 返回纯文本、不再调用工具即停止——只要 AI 持续做出修改,迭代就持续进行。

角色卡世界书冲突调和 ​

在以角色卡为作用域打开工作台时,AI 还会同时对照这张卡绑定的世界书。格式相关的世界书条目分为两类,处理方式不同:

  • 过程强制类——条目在指挥模型运行过程中怎么思考(强制思考模板、每轮必须打 CoT 前缀、"回答前先做 5W1H 检查"、"按 1 至 N 步依次执行后再回答"等)。这类条目会干扰编排:它们会在工具调用过程中触发,挤占 agent 进行规划和工具调用的通道。工作台会去除格式约束,提取作者真正想要的意图(关心的话题、角度、人设习惯、场景锚点),并将其改写为叙事 / 人设 / 场景素材,让 agent 作为叙事输入读取,而不是作为新的输出规则。
  • 最终输出形态类——条目在描述最终给用户看到的那一条回复长什么样("输出必须用 markdown"、"用标签包裹回复"、"末尾附上一段总结"、"说话用诗的格式"等)。这类是合理的风格偏好,工作台会保留——只是改写措辞,使最终提交的语义明确,避免编排过程中的规划节点、工具调用节点、复审节点也被这条形式约束限制。

工作台首选只改写冲突那一句、保留条目的其它信息载荷;只有当整条几乎就是纯格式约束、没有可保留的内容时才直接禁用整条。任何情况均不会删除条目。

审批流程。 世界书调整均为提案,不会立即写入磁盘。提案以一张 diff 卡片的形式出现在产生它的助手消息下方,带批准 / 拒绝按钮——和编排变更的逐条审查体验一致。只有获得批准的提案会在点击 Apply 时写入本地世界书;被拒绝的提案直接丢弃;未做决定的留在面板中,可稍后处理。输入框上方有一行汇总,显示待审批 / 已批准 / 已拒绝的计数;当存在已批准的提案、且没有编排变更同时待处理时,这一行还会出现一个"提交已批准的世界书改动"按钮用于单独提交。

全局编排会话不会修改任何世界书——这套调和流程仅在角色卡范围内生效。

用工作台编写 skill ​

不想手动编写 SKILL.md?打开工作台并描述需求。它会起草、安装 SKILL.md,并(如有要求)挂载到对应位置——与其他改动相同的逐条审批流程。

一句话就够,自然语言:

帮我写一条 skill,让导演避开翻译腔。别让角色对话出现「当 X 的时候」这种句式,不要用「——」破折号分隔短句,「是吗?」改成「是吧?」这种更本地化的语气词。让导演模式下所有 agent 都看到。

审批之后,skill 会立即写入磁盘并可用。如果同时要求了挂载("让所有 agent 看到"、"给 voice_critic 看"),它会一并挂好;否则之后也可以自己在 Skill 列表 里添加。

工作台跑完安装

详见 《用 skills 调教 RP 输出》。

会话管理 ​

不同卡、不同实验各自拥有独立的会话。

Session 列表

会话会持久化,刷新后仍然存在,可以是全局作用域也可以绑定到某张卡。每个作用域最多保留 24 个会话。

边栏 — 快速生成(Spec / Agenda) ​

快速生成是迭代工作台的一键模式,适用于 Spec 与 Agenda。在编排编辑器顶部 AI 生成目标 文本框里输入需求,点 AI 快速生成:

快速生成输入区

一次 LLM 调用之后即可获得完整工作流:

快速生成结果

适合以下两种场景:

  1. 已经用迭代工作台调整过多次类似配置,这次只需要一个可用的模板,不想再走完整流程
  2. 只需要默认配置可用,不关心 AI 的决策过程

多数情况下,迭代工作台是更好的选择:多花的 1–2 分钟能换来一个可理解、可调整的工作流。

Loop 模式没有 Quick Build

Loop 模式只能通过迭代工作台逐步迭代——没有「一次生成完整 profile」的快捷入口,因为 loop 的 system prompt 通常需要根据具体场景调整,一次成型反而容易偏离目标。

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