从建议到实验，需要一条清晰的证据链
系统提出建议时，不应只给结论。更好的提案会说明：它观察到了什么、基于哪些历史记录、希望改变什么、可能带来什么收益，以及什么情况下应该停止。
发现信号→建立假设→模拟影响→人工确认→受控执行→结果回收
不同风险，使用不同确认强度
A
低风险建议
例如整理知识库、生成草案、提出内容更新方向。可自动准备，保留审阅。
B
中风险优化
例如调整工作流顺序、修改提醒频率。需要负责人确认后发布。
C
高风险动作
例如涉及客户数据、资金、权限或生产配置。必须分级授权、审计与回滚。
让历史结果影响下一次优先级
每一个提案都可以从效果、成本、风险、可逆性和用户反馈五个维度评分。类似场景再次出现时，系统优先参考已被验证过的策略，但不会把旧经验当成不可质疑的规则。
✓
效果评分目标是否真的被改善。
↻
可逆性评分异常时是否能快速撤回。
⚑
风险评分是否触及敏感数据、成本或权限。
◌
反馈评分使用者是否认可并愿意继续采用。
让智慧生命体，从一条真实工作流开始。
先选择一个可衡量、可回溯、可控制的场景，系统会在每一轮执行后沉淀经验。
把洞察变成可验证的进化。
预约演示，一起确定最适合的首个场景。