追得到原文
把关键结论连接到具体证据片段,让用户有机会亲自核对。
从主张拆解,到证据图谱,再到逐项核验。
让每一次重要判断,都有可追溯的依据。
已有证据支持这一判断。
仍有一项适用条件需要确认。
当 AI 的回答开始影响真实选择,
依据、适用范围和未知,都应该被看见。
把关键结论连接到具体证据片段,让用户有机会亲自核对。
时间、地区与适用条件进入判断。发生冲突时,呈现分歧及其依据。
证据不够,就补充检索或提出追问。让答案的确定程度与依据相称。
条件、条款与判断,放在同一个视野。
知道答案,也知道它为什么适用于你。
使用虚构政策与人物的示例数据。
我符合示例城市的人才补贴申请条件吗?
学历与申报时间符合示例条款;连续参保月数尚未提供,需要确认后再作判断。
申请人须满足学历条件,在申报期内提交申请,并在本市连续参加社会保险满 12 个月。
适用地区:示例城市 · 核验要素:学历、申报期、连续参保月数。此条款为演示数据,无真实政策效力。
从问题到答案的完整证据链。
把领域方法,变成 Agent 的执行策略。
One question.
A traceable reasoning system.
同源转载归并,避免重复计权。
保留未知,以证据约束确定程度。
通过核验后交付,未通过则回流。
证据不足 / 引用不支持 → 补充检索、修订主张或向用户追问
↖ Evidence Planner把可查证事实、需要证据综合的判断与个人偏好分开处理。Evidence Planner 按领域策略确定检索范围、必要条件与停止条件,避免把偏好包装成客观事实。
工具编排 · 状态与检查点 · 预算与停止条件 · 审计追踪 · 评测与回放
从整段答案深入到每一项判断,让证据、冲突和适用范围有明确的归属。
用领域能力包组织来源规则、评价方法与工具适配,让同一底座承载不同问题。
把证据缺口反馈给规划层,触发补充检索、修订或追问,形成可检查的闭环。
从政策条款到科学研究,
为每个领域匹配合适的证据方法。
资格是否满足,条款是否适用,申请还缺什么条件。
体验资格核验药品说明、适用人群与研究结论,追溯到对应证据。
什么证据,适用于什么人?企业披露、财务口径与经营主张,交叉核对信息来源。
这项判断,来自哪一份披露?围绕适用地区、效力层级与生效时间,厘清规则边界。
哪一条规则,适用于当前情境?比较论文结论、研究方法与复现结果,保留争议和未知。
结论有多强,限制在哪里?连接官方参数、独立测评与个人偏好,解释选择的依据。
哪些是事实,哪些是我的偏好?核对理财、基金与保险的费用、期限、触发条件和风险披露。
宣传中的收益与保障,附带哪些条件?追溯原始报道与公开声明,交叉核对事件经过和信息更新。
多家报道,是否来自同一个信源?从旅行住宿、到店消费到家政维修,核对费用、使用限制与服务承诺。
下单前,看清价格、条件和承诺。政策原文、主管部门办事指南
适用地区、生效时间、资格条件
关键个人条件缺失时,先追问再判断。
可信 Agent 的核心,是把依据、适用条件与不确定性组织成可复用的证据对象,贯穿从检索到交付的每一步。
面向人的重要判断,也面向 Agent 之间的协作:让知识的流转,同时携带它的来源、边界与核验路径。
深入 Evidence Harness让每一次重要判断,都有据可循。