作为一等公民的中间产物：智能体系统中持久中间产物的数据模型

许多AI系统围绕这样的循环组织：模型推理、调用工具、观察结果并继续，直至任务完成。这些系统通常产出备忘录、计划、建议和分析等最终产物，而塑造这些输出的中间工作却转瞬即逝。对于多步骤、可修订的AI工作而言，最终产物往往是对上游状态的有损投影。我们主张此类系统应保留持久、可检查的中间产物：带类型、结构化、可寻址、有版本、感知依赖、具权威性，且能被下游计算消费。这些产物并非模型私有的思维链。它们是被维护的工作产物，例如证据地图、论断结构、标准、假设、计划、转换规则、综合流程、未解决的张力和部分成果，后续的人类和智能体可以检查、修订、取代并改进它们。贡献是一个系统级的数据模型。我们将中间产物与聊天记录、记忆、隐藏思维链、叙述、思考和最终答案区分开来；形式化了带显式当前状态解析的累加式与取代式更新语义；描述产物谱系如何支持跨修订的持久中间状态；并主张评估必须面向被维护状态的质量，而不仅是最终输出质量。我们的主张并不是说产物能让模型更聪明，而是说持久的中间产物能让AI生成的工作随时间推移更可检查、可修订、可维护。