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AI 迭代工作台 ​

AI 迭代工作台是編排器的主要定製方式。多數情況下均不需要手動編輯 stage / node 或手寫 Planner prompt——用一句話描述目標,AI 傳回一份方案,逐條審批即可。Spec / Agenda / Loop / Director 各執行模式共用同一個工作台,只是產出物不同。

優先使用工作台,僅在工作台無法達成時手動編輯

如果你正準備打開編排器編輯器手動新增節點,請先考慮工作台——多數情況下它幾秒鐘內就能給出一份可用方案。手動編輯只留給工作台無法覆蓋的極端場景。

打開工作台 ​

切到想要的執行模式(Spec / Agenda / Loop),在編排器面板的操作區點擊 打開 AI 迭代工作台。

快速生成與迭代工作台按鈕

會彈出一個面板。左邊是你和工作台 AI 的對話,右邊是當前編排的狀態。

迭代工作台主視圖

描述你想要什麼 ​

在輸入框中寫一句話,描述希望編排做什麼。描述越具體越好。

例:「我希望 AI 在每次回覆前先回顧近期重要事件、保持人設一致性,並且不要輕易破規出戲。」

輸入框帶範例

點擊 發送給 AI。

看 AI 幹活 ​

AI 傳回一段簡短計劃與一份方案,展示它打算改什麼。具體形態取決於當前模式:

  • Spec / Agenda 模式 — AI 產出一份 diff:綠色加號(新增)/ 紅色減號(刪除)/ 黃色(修改)。可以逐條批准 / 拒絕,或者直接等待——工作台會自動迭代直到方案穩定,展示其 diff。
  • Loop 模式 — AI 透過工具呼叫直接 patch profile(system_prompt / 工具開關 / max_rounds / 預設路由)。無需逐條審批,AI 自行決定何時結束。
  • Director 模式 — 透過工具呼叫直接 patch 主 agent 與子 agent 名冊:prompt、工具集、預設路由、技能。名冊視圖標出被改動的列,沒有逐條 diff 審批。

待審批 diff

若某條改動不易理解,點擊旁邊的放大鏡圖示即可左右對比查看。

Diff side-by-side 詳情

套用 ​

在 AI 表示沒有更多建議之後,點擊 套用到全域(到處均用)或 套用到角色卡(只對這張卡)。

工作台能幹什麼 ​

  • 多輪對話。 你提交一句反饋,AI 提出一個聚焦的改動方案,由你審閱。
  • 逐條審批(Spec / Agenda)。 diff 單獨批准 / 拒絕,可以只接受方案的一部分。
  • 程式驅動自動續輪。 只要 AI 在當前回合發出任意工具呼叫,工作台就會開始下一輪;AI 只傳回純文字、不呼叫工具時立即停止。沒有手動 Auto-Continue 開關,也沒有 AI 側的 continue / finalize 工具——迴圈只根據 AI 的實際輸出做出反應。
  • 模擬測試。 用當前真實的聊天上下文執行一次工作流——就像剛發送了一則新訊息一樣,世界書也會照常被啟用——但生成結果只顯示在工作台中,不影響真實聊天。例如詢問「我加的 Constraint Agent 真的能擋住 OOC 嗎?」,工作台會執行流程並展示每個節點的輸出。
  • 會話保存。 每個作用域最多保存 24 個會話,不同卡 / 不同實驗各自獨立。
  • 回滾。 即使已經套用,也可以撤銷。
  • 可摺疊思考。 推理模型的 <thought> 標籤預設摺疊;超過 1200 字元的訊息也自動摺疊。

一個真實的迭代節奏(以 Spec 為例) ​

你: 「AI 不要輕易出戲。」AI:「在 grounding 階段加一個 Constraint Agent,加反破規檢查;啟用 Anti-Data Guard。」 Diff:新增節點、修改設定。你批准。

你: 「讓它讀世界書,這樣它知道世界規則。」AI:「在 grounding 階段加了一個 lorebook_reader 節點,這樣 Constraint Agent 就能看到啟用的世界規則。」 Diff:新增節點。批准。

你: 「模擬一個明顯出戲的輸入,看 Constraint Agent 真能攔住嗎?」AI: 切到 模擬模式,用一段假的破規使用者訊息執行一次工作流,把 Constraint Agent 的判定結果展示給你。

Simulation 輸出

穩定後點「套用」。

每一步均可見、可中止、可回退,這正是設計目標——控制權不會交給黑盒,而是由 AI 提出建議、由你做決定。

各模式的產出差異 ​

模式工作台產出你看到什麼
SpecStage / Node 的 diff:加節點、刪節點、改 prompt 模板、調執行旗標、調 API/預設覆寫綠/紅/黃 diff 列表,逐條審批
AgendaPlanner Prompt 的 diff + Agent 池的 diff:加 Agent、改 Planner 調度邏輯綠/紅/黃 diff 列表,逐條審批
Loop直接透過工具呼叫 patch loop profile:system_prompt / 工具開關 / max_rounds / 預設路由看不到 diff,AI 改完後告訴你結果
Director直接透過工具呼叫 patch 主 agent + 子 agent 名冊:prompt、工具集、預設路由、技能名冊視圖標出改動列,沒有逐條 diff 面

Loop 模式的迭代提示 ​

不想手動編寫 system prompt?在 Loop 模式下打開工作台,用自然語言描述期望的 agent 行為:

我希望這個 agent 先讀最近 5 樓,再去世界書查相關設定,最後去記憶圖找有沒有衝突,然後寫 capsule。不要它寫便箋。

工作台 AI 讀取當前的 profile,透過工具呼叫產出 patch。只要 AI 在本輪發出任何工具呼叫,工作台就會自動續到下一輪;一旦 AI 傳回純文字、不再呼叫工具即停止——只要 AI 持續做出修改,迭代就持續進行。

角色卡世界書衝突調和 ​

在以角色卡為作用域打開工作台時,AI 還會同時對照這張卡綁定的世界書。格式相關的世界書條目分為兩類,處理方式不同:

  • 過程強制類——條目在指揮模型運行過程中怎麼思考(強制思考模板、每輪必須打 CoT 前綴、「回答前先做 5W1H 檢查」、「按 1 至 N 步依次執行後再回答」等)。這類條目會干擾編排:它們會在工具呼叫過程中觸發,擠占 agent 進行規劃和工具呼叫的通道。工作台會去除格式約束,提取作者真正想要的意圖(關心的話題、角度、人設習慣、場景錨點),並將其改寫為敘事 / 人設 / 場景素材,讓 agent 作為敘事輸入讀取,而不是作為新的輸出規則。
  • 最終輸出形態類——條目在描述最終給用戶看到的那一條回覆長什麼樣(「輸出必須用 markdown」、「用標籤包裹回覆」、「末尾附上一段總結」、「說話用詩的格式」等)。這類是合理的風格偏好,工作台會保留——只是改寫措辭,使最終提交的語意明確,避免編排過程中的規劃節點、工具呼叫節點、複審節點也被這條形式約束限制。

工作台首選只改寫衝突那一句、保留條目的其它資訊載荷;只有當整條幾乎就是純格式約束、沒有可保留的內容時才直接停用整條。任何情況均不會刪除條目。

審批流程。 世界書調整均為提案,不會立即寫入磁碟。提案以一張 diff 卡片的形式出現在產生它的助手訊息下方,帶批准 / 拒絕按鈕——和編排變更的逐條審查體驗一致。只有獲得批准的提案會在點擊 Apply 時寫入本地世界書;被拒絕的提案直接丟棄;未做決定的留在面板中,可稍後處理。輸入框上方有一行彙總,顯示待審批 / 已批准 / 已拒絕的計數;當存在已批准的提案、且沒有編排變更同時待處理時,這一行還會出現一個「提交已批准的世界書改動」按鈕用於單獨提交。

全域編排會話不會修改任何世界書——這套調和流程僅在角色卡範圍內生效。

用工作台編寫 skill ​

不想手動編寫 SKILL.md?開啟工作台並描述需求。它會起草、安裝 SKILL.md,並(如有要求)掛載到對應位置——與其他改動相同的逐條審批流程。

一句話就夠,自然語言:

幫我寫一條 skill,讓導演避開翻譯腔。別讓角色對話出現「當 X 的時候」這種句式,不要用「——」破折號分隔短句,「是嗎?」改成「是吧?」這種更本地化的語氣詞。讓導演模式下所有 agent 都看到。

審批之後,skill 會立即寫入磁碟並可用。如果同時要求了掛載("讓所有 agent 看到"、"給 voice_critic 看"),它會一併掛好;否則之後也可以自己在 Skill 列表 裡新增。

工作台跑完安裝

詳見 《用 skills 調教 RP 輸出》。

會話管理 ​

不同卡、不同實驗各自擁有獨立的會話。

Session 列表

會話會持久化,重新整理後仍然存在,可以是全域作用域也可以繫結到某張卡。每個作用域最多保留 24 個會話。

邊欄 — 快速生成(Spec / Agenda) ​

快速生成是迭代工作台的一鍵模式,適用於 Spec 與 Agenda。在編排編輯器頂部 AI 生成目標 文字框裡輸入需求,點 AI 快速生成:

快速生成輸入區

一次 LLM 呼叫之後即可獲得完整工作流:

快速生成結果

適合以下兩種場景:

  1. 已經用迭代工作台調整過多次類似設定,這次只需要一個可用的模板,不想再走完整流程
  2. 只需要預設設定可用,不關心 AI 的決策過程

多數情況下,迭代工作台是更好的選擇:多花的 1–2 分鐘能換來一個可理解、可調整的工作流。

Loop 模式沒有 Quick Build

Loop 模式只能透過迭代工作台逐步迭代——沒有「一次生成完整 profile」的捷徑入口,因為 loop 的 system prompt 通常需要根據具體場景調整,一次成型反而容易偏離目標。

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