CogniConsole：把推理时控制外化为形式抽象以实现可靠LLM交互

大语言模型（LLM）系统的可靠性通常被表述为模型能力的函数。我们对此提出挑战：可靠性显著受推理时控制影响——即治理任务框定与上下文选择的计算层。我们引入CogniConsole，一个把该控制外化为结构化接口的架构实例：结合程序化协调与有界的基于提示的推理。经多步交互环境中489次可控性导向探针实验，我们证明：在固定模型架构下，增强结构脚手架——从非结构化到完全脚手架化——系统性地降低输出方差与失败率。结果表明许多观察到的失败模式（如上下文漂移与约束遵循不一致）源于控制欠指定而非能力不足。本工作为把推理时控制当一等抽象处理提供经验基础，开启了超越单纯扩展的LLM系统设计与评估新方向。