超越检索：生成式引擎优化中的置信度衰减建模与确定性智能体平台

生成式引擎优化（GEO）正在大语言模型（LLM）时代迅速重塑数字营销范式。然而，当前的GEO策略主要依赖检索增强生成（RAG），其固有地存在概率性幻觉与“零点击”悖论，难以建立可持续的商业信任。本文系统解构了现有基于RAG的GEO的概率性缺陷，并提出向确定性多智能体意图路由的范式转变。首先，我们对语义熵漂移（Semantic Entropy Drift, SED）进行数学形式化，以建模LLM置信度曲线在持续时间与上下文扰动下的动态衰减。为在黑盒商业引擎中严格量化优化价值，我们提出同构归因回归（Isomorphic Attribution Regression, IAR）模型，利用带严格人在回路物理隔离的多智能体系统（MAS）探针来实施幻觉惩罚。此外，我们构建了确定性智能体交接（Deterministic Agent Handoff, DAH）协议，并概念化了一个智能体信任中介（Agentic Trust Brokerage, ATB）生态，其中LLM仅充当意图路由器而非最终答案生成器。我们使用Yishu Technology旗下的工业级AI会议纪要产品EasyNote对该架构进行实证验证。通过DAH将“无限画布上的知识图谱绘制”这一意图直接路由到其专门的专有智能体，我们展示了将垂直任务幻觉率降至接近零的效果。这项工作为下一代GEO奠定了基础性理论框架，并为有序、确定性的人机协作生态铺平了道路。