直接生成式聊天
接收一句话后立即组织回复，容易把语言流畅误当成路径正确。当上下文模糊、状态冲突或风险信号出现时，回复质量无法替代产品决策。
心理咨询智能体demo
我设计的不是一个自由生成回复的聊天机器人，而是一个由产品规则、会话状态与 Risk First 优先级共同控制的心理健康支持智能体。
面向 18 岁以上普通用户，提供日常情绪支持、心理知识、辅助测评、简单结构化练习与安全支持；不提供正式诊断、完整治疗或紧急救援，也不承诺自动报警或自动联系他人。
01 / 问题
心理支持不是一次“输入—生成”的文本任务
一句生活化表达里，可能同时混合事件、情绪、需求、正在进行的任务与潜在风险。产品真正需要管理的，是下一步该做什么、谁有权决定，以及何时必须停止普通流程。
状态受控的支持 Agent
每轮先读取状态并完成结构化理解，经过风险检查和必要澄清，再进入明确的支持路径；回复通过安全检查后才更新会话状态。
内容说的是用户本人、他人，还是虚构情境？不能因命中词汇就混淆主体。
过去经历与当前状态需要分开保存，历史信息不能直接替代当下确认。
“现在没有”与“从未有过”含义不同，否定也不能自动覆盖其他证据。
分别识别想法、意图、计划、准备与行为，把推测留在系统内部。
02 / 设计
用一条可解释的工作流约束 Agent
点击节点查看它在产品中的职责。流程不是为了把模型调用串起来，而是为了明确状态、决策权和失败出口。
Risk > 当前测评或训练 > Knowledge > 普通情绪支持
确定性规则发现信号
负责识别明确表达并保留相关原话，提供稳定、可测试的第一层证据。
受限模型理解语义
判断主体、时间、否定与上下文关系，但输出必须符合固定结构。
程序处理冲突与缺失
任一关键结果缺失、冲突或无法排除风险时进入结构化确认，不把不确定性判为安全。
03 / 场景
三个场景，看状态如何改变路径
同一套输入入口，不等于同一种处理方式。下面只演示产品控制逻辑，不模拟开放式模型生成。
状态路由演示
流程示意，不连接真实模型
PRESET INPUT
“最近工作压力很大，我只想找个人说说。”
CONTROLLED RESPONSE
输入理解 → 无明显风险 → 需求清晰 → 普通情绪支持
“听起来这段时间的工作压力一直压着你。你可以先从最让你难受的那一件事说起，我会跟着你的节奏听。”
进入前：无当前任务
进入后：支持路径 = 对话
PRESET INPUT
“我想测一下最近焦虑得严不严重。”
CONTROLLED RESPONSE
主动请求 → 边界说明 → 用户同意 → 固定量表
“可以。GAD-7 用于了解近期焦虑相关表现，结果只作自我了解参考，不构成诊断。你愿意现在开始吗？”
进入前：等待明确同意
进入后：当前任务 = GAD-7
PRESET INPUT
测评进行中，用户表达了当前伤害自己的想法。
CONTROLLED RESPONSE
风险信号 → 暂停测评 → 直接确认 → 安全支持
系统不继续出题，也不先展示测评结果；它用简短、直接的问题确认当前安全状态，并在风险路径满足退出条件后再提供原任务恢复选择。
进入前：当前任务 = 测评
进入后：Risk First 接管
04 / 能力
六类能力，共用一套状态与优先级
功能不是并列入口的集合。所有模块共享 Risk First、单一当前任务、用户控制权与受限输出边界。
日常情绪支持
承接倾诉、压力与低落表达；需要时只提出一个关键澄清问题，不强行给方案。
辅助测评
PHQ-9、GAD-7、WHO-5 由固定题目、顺序和计分规则管理，结果不作为诊断。
结构化放松
呼吸训练与渐进式肌肉放松支持开始、暂停、继续、退出和风险中断。
审核知识支持
查询结果保留程序控制的来源信息；无可靠匹配或服务异常时不让模型补写事实。
安全支持与恢复
风险出现时中断普通任务，完成安全路径后再按约束提供原请求或任务恢复选择。
本次回顾与反馈
把聊天与结构化活动分开记录，用中性摘要呈现本次过程，不把主观反馈外推为效果。
05 / 决策
模型能力之外，更重要的是决策权边界
同一时间只有一个主要任务
切换前必须处理当前任务的继续、暂停或退出；避免聊天、测评和训练同时推进造成状态竞争。
用户主动启动，明确保留退出权
测评和训练不因模糊表达自动开始。拒绝后不在同一会话反复推荐，让用户控制节奏。
固定内容不交给模型生成
量表题目、选项、计分规则和训练核心步骤由程序管理；模型只负责受限理解与表达。
失败时停止猜测
模型、检索或状态异常时，停止依赖缺失结果；安全相关故障转入确认或固定安全回复。
06 / 架构
把生成能力放进可测试的产品结构
每一层职责单一，模型不能绕过工作流，也不能直接修改量表、训练或风险状态。
展示聊天、量表、训练、知识和安全状态，接收明确用户操作。
接收请求，校验会话输入，连接前端与 Agent 工作流。
管理节点顺序、会话状态、全局优先级与功能中断。
受限制地完成输入理解、结构化提取与回复草稿生成。
管理量表、训练、风险规则、审核知识和固定降级。
失效边界：模型、工具、知识或状态服务异常时，不让模型猜测缺失结果；风险相关故障偏向停止普通功能或使用经过审核的固定安全回复。
07 / 验证
用场景矩阵验证路径，而不只评估文案
每条案例定义用户输入、初始状态与预期路径，再比较系统实际执行结果。验证对象是可观察的产品行为，不是“回复看起来像不像人”。
Scenario Matrix
输入 + 初始状态 → 预期路由 → 固定功能行为 → 回复安全状态 → 最终会话状态。异常场景通过受控故障验证 fail-closed，而不是等待线上偶发问题。
普通功能倾诉、知识请求、模糊需求与跨模块切换
辅助测评同意、固定顺序、漏答、暂停、完成与风险题
结构化训练逐步引导、暂停、继续、退出、不适与风险中断
风险安全主体、时间、否定、冲突、结构化确认与恢复
异常降级模型、知识、计分、状态与回复安全检查失败
本页聚焦已形成的产品逻辑与代表性本地工程证据；本地验证不外推为真实线上环境或临床有效性结论。用户表示“有帮助”只代表本次主观反馈。
08 / 复盘
从“模型能做什么”转向“产品允许它做什么”
Agent 的核心不是模型堆叠，而是决策权边界。
把模型擅长的理解与表达留给模型，把高风险、固定内容和状态变更交给确定性程序。
高风险产品必须把失败路径当作主路径设计。
只有明确冲突、缺失、超时和不可用时系统做什么，Risk First 才不只是一个口号。
产品范围、实现状态与验证状态必须分开。
功能蓝图不是交付证明，本地测试也不是线上或临床结论；面向决策者的表达需要守住证据边界。