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本文围绕"如何让长链路 Agent 任务保持可靠"这一工程命题，提出了原子级拼图的方法论与实现。核心结论可以归纳为三点。第一，可靠性来自确定性结构而非模型自觉：把任务拆成带契约的原子件，让每一步的输入输出都显式化、可校验、可替换，系统的可靠性就从"寄希望于单次长推理不出错"转变为"依赖每件的高可靠与失败时的局部修复"，其本质是把不可组合的长任务切成近似可组合的短任务，用组合性换取可预测性。
要给材料建立经济学模型，先得圈定它的边界。在 Agent Plan × DeepSeek Harness 的语境下，我们把材料定义为“一切可以被 Agent 注入上下文、用于支撑推理与动作的信息单元”，它至少包含五类：第一类是语料类材料，包括通用文本、技术文档、论文、新闻与书籍，它们是模型世界知识的来源，也是 Agent 生成内容的底料；第二类是知识类材料，包括企业知识库、产品手册、SOP、法规条
本文围绕"可交互世界模型"这一主题，给出了它在 Agent Plan × DeepSeek Harness 框架下的完整设计：从概念形式化（W = (Ŝ, M, P)）、三层可交互能力（感知、更新、推演），到四层工程架构（感知适配、记忆缓冲、预测引擎、推演规划），再到四项核心算法（增量统计、状态泛化、规则归纳、推演搜索），并以最小闭环模拟实验验证了机制收益：成功率从 52% 提升到接近 100%，
