在 AI 系统语境下，我认为必须明确一个概念，否则所有讨论都会失焦。任务收益（Task Yield）的定义任务收益 =AI 完成一次任务后，为系统或组织带来的“可量化、可替代、可复用的价值增量”。可量化：不是“感觉更方便了”可替代：真的替代了某个动作/决策/流程可复用：不是一次性奇迹如果你正在做 AI Agent 项目，“如果把模型换成更强的版本，我的系统，会不会依然赚不到钱？如果答案是“会”，那

绝大多数人觉得“日收益2%不可思议”，不是因为2%真的高，而是因为：他们仍然在用“人类短线”的思维模型，或“普通AI的实际表现”去想象AI能做到什么。2%才刚刚开始。真正让人觉得可怕的，不是AI做不到2%，而是——它做得到，而且可能远超2%。

用纯 ChatGPT 网页版跑出一个“可控的量化风控系统”：一次关于 AI 行为可控性的工程实验

不要写：“请总结下面的内容。要写：请严格按照以下结构输出：A. 原文事实（不允许推理）B. 关键变量（必须从文本中抽取）C. 逻辑链（逐步说明推导过程）D. 结论（必须基于 A/B/C）只要你把结构定义清楚，模型就不会跑偏。为什么？因为：结构 = 行为约束Section 标题 = 语义锚点填空式执行 = 稳定性最大化这比任何“提示词技巧”都更有效。

未定义：药物血浆浓度、效应室浓度、呼吸储备。BIS 被视作系统状态，而非观测值。❌失败。BIS 是观测信号而非系统状态；内部“状态”仅作为模型潜在激活层存在。领域状态说明系统存在性❌缺乏物理/药理状态定义风险可控性❌无风险累积函数漂移管理❌漂移未与安全动作绑定故障闭锁安全❌定义不符合生命关键要求权限边界❌AI 与控制层未分离。

大多数安全事故，不是因为代码不会写，而是因为工程决策从一开始就没有被“冻结”。当你开始用 GPT 去执行“裁决”，而不是“帮忙想想”，它的价值会完全不一样。

如果说：2022 是大模型年2023 是应用框架年2024 是 Agent 年2025–2027 一定是「编译型 Agent」崛起的时代。它不是“改进版 Agent”，它是下一代AI 工程化基础设施。欢迎技术同行讨论你对编译型 Agent 的理解。我也会继续发布该方向的实验、架构与白皮书。作者：yuer原创文章，欢迎转载请注明。

一开始我以为是模型问题，后来发现并不是。

用 CCR 把司机状态检测从“识别工具”升级为“可拒绝、可审计、可交付动作”的可控 AI 系统。

裁决属性：硬锚点（Hard Anchor）字段类型填写规范裁决规则五官比例【F】比例值明确比例（如：鼻梁高度 : 鼻翼宽度 = 1 : 0.8）偏差 > ±3% → FAIL眼距比例【F】比例值眼距 : 单眼宽度偏差 > ±3% → FAIL面部轮廓类型【F】枚举椭圆 / 方形 / 鹅蛋 / 倒三角类型变化 → FAIL下颌特征【F】枚举+数值圆润 / 方正 + 下颌宽度比例结构变化 → FAIL