我们直接落地做一版“Yi 式代码 Agent 几何设计图”，看起来有点像系统设计文档，但所有结构都是按 P–V–A + g₁/g₂/g₁₂/Δ_nc 反推出来的。
先一句话总结：
传统代码 Agent = 巨大 LLM 直接改文件；
新几何下的代码 Agent =「多模块世界模型 P」+「多层自动 V」+「分级可回滚 A」+「清晰任务路由」。
0. 先点名“现在的坏几何”
典型现状：
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P：token 级语言模型 + 一点上下文 → 把整个代码库当长字符串看；
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V：最多跑一下单测，有时连编译都不跑，τ 超长，很多错误要人类上线后才发现；
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A：直接改主分支 / 大块重写文件，可逆性差，ε* 超高（动一下整个系统变分布）。
在 Yi 的语言里就是：
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只在 P-regime 里 scale，(L_{\text{ideal}}) 下降；
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但 g₁（验证延迟）、g₂（反身性）、g₁₂（顺序耦合）、Δ_nc（项目结构乱）都很大；
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一旦进真实工程，Scaling Law 很快撞墙。
下面按“怎么改 P/V/A 几何”重构一版。
1. P 几何：用“工程动力学层级”的世界模型，而不是纯 token
1.1 三块 P：需求 / 代码 / 项目图
把代码 Agent 的 P 拆成三个明确子模型（可以是一个大模型内的不同“视图”，也可以真是多模型）：
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P_req：需求 / 任务世界模型
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输入：自然语言需求、Issue、历史讨论、API 文档；
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输出：结构化任务描述（Task Spec）
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目标行为（行为描述、输入输出约束）；
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影响范围（哪些模块 / 服务 / 接口）；
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不可破坏的不变量（安全、性能、兼容性约束）。
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P_code：代码层世界模型
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建模单位：函数 / 类 / 模块 / 服务，而不是纯 token。
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具备能力：
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理解当前实现（AST + 调用图 + 类型信息）；
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在局部约束下合成新代码/修改代码；
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知道“在哪个模块改最自然”。
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P_repo：项目 / 系统动力学世界模型
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表达：
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模块依赖图（谁调用谁、谁部署在哪）；
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运维/配置关系（哪些配置对应哪些行为）；
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测试覆盖谱（有哪些测试覆盖哪些模块）。
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是真正的“马尔可夫层级”：
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状态 = 各模块版本 + 配置 + 部署情况；
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转移 = 一次代码变更 / 部署流水线。
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直观：
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现在很多代码 Agent 把世界的 dynamical 层搞错了，停在“文件字符串”；
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上面这三块是在 “工程动力学 / 项目状态” 这个层级显式建 P，Γα 会干净很多。
2. V 几何：把验证拆成多层、小 τ、结构对齐的反馈
目标：让 g₁(λ) 变小、Δ_nc 降维，而不是人肉兜底。
2.1 多层 V 金字塔
对每次改动，不是“测 or 不测”，而是按成本从低到高排一条固定 V 链：
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V₀：静态快速检查（毫秒～秒级）
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语法检查、Lint、格式、简单类型/导入检查；
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作用：快速筛掉明显不合法的 patch，τ 极短。
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V₁：编译 / 构建（秒～分钟）
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确保整个项目仍可编译 / 打包；
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给 P_code 明确信号：“这个改法会不会破整个 build”。
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V₂：聚焦单元测试
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根据 P_repo 的依赖图，挑与本次改动相关的一小撮测试跑；
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降低 V 的时间成本，而不是整个 test suite 压过去。
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V₃：属性/合同测试
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为关键 API 定义行为合同（input-output property）；
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新改动是否违反合同。
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这层更偏 P_req 的抽象结构。
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V₄：灰度/实验性运行（可选，高成本）
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在沙箱或小流量环境跑一小段时间，观察日志/指标。
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每一层 V 都对应不同的结构：
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V₀/V₁ 对应 token/AST 层；
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V₂/V₃ 对应函数/API 语义层；
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V₄ 对应系统行为层。
这就是让 V 的观察矩阵在几何上对齐 P 的模块和层级。
2.2 把 V 设计成 agent 内部的“硬约束”
要点：
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Agent 内部的 Planner/Coder 看不到会绕过 V 的通道：
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不能“为了图快”直接跳过 V₁/V₂；
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每一层 V 的结果是可读的结构化 signal，回流给上游 P。
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从 Yi 的角度，就是把验证当成系统几何的一部分，而不是事后监控。
3. A 几何：把代码修改变成“可逆、分层、可审计”的 A
目标：降低 g₂(ε*) 和 g₁₂（顺序耦合）。
3.1 行动拆级：Proposal → Review → Apply
不再允许“模型直接编辑主分支”，而是强制这个结构：
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A_prop：提案级行动
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输出：结构化 patch 提案
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改哪些文件 / 哪些函数；
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为什么要这么改（理由 + 对应 P_req 条目）；
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风险/不确定点列表。
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这是一个“写 diff + rationale”的动作，不触碰真实 repo。
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A_review：审查级行动
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可以是人，也可以是 Critic Agent：
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检查 patch 是否合理；
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纠正指向明显错误的 patch；
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审查过程本身产生日志，纳入 P 的训练数据。
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A_apply：执行级行动
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只在独立分支/PR 上应用 patch；
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强制执行 V₀～V₂/3，若不过则自动回滚。
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你其实是把大 A 分解成多个小 A，每一步都尽量：
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可撤销（branch + PR + revert）；
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可审计（谁做的、为什么、当时 V 结果如何）。
3.2 行动可逆性的原则
在所有工程工具接口上，优先提供：
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生成 PR 而不是直接 push；
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提交前先有 preview link / diff 预览；
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部署有灰度 & feature flag，支持快速回滚；
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数据变更走 migration 脚本，可反向 apply。
在 Yi 的 SVD 语言里：
这相当于人为把“现实世界的转移矩阵”向更像置换矩阵的方向拉，把 Γ_(\alpha) 做大 → A 的出错损失更可控。
4. 路由几何：不同任务走不同 P–V–A 回路
4.1 三种典型任务轨道
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小修复轨道（Bugfix Loop）
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P_req：根据报错/issue 解析 bug；
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P_code：局部推断问题所在函数；
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V：重点跑相关单测 + 重现场景；
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A：小 patch、单文件、小范围改动。
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目标：g₁ 小（快速修）、g₂ 可控。
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重构轨道（Refactor Loop）
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P_repo：构建模块依赖图、识别高耦合区域；
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P_code：生成新结构、分阶段迁移计划；
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V：引入退化指标（复杂度、圈复杂度、依赖度）、对每步 refactor 做 V₀–V₂；
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A：多 PR、逐步替换、保留旧接口。
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目标：主要压 Δ_nc，减少未来开发的非凸性。
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新特性轨道（Feature Loop）
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P_req：把用户需求转成规范；
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P_code：设计新模块或扩展现有模块；
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V：行为合同测试 + 端到端验收；
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A：先实验性开关 → 小流量部署 → 再放量。
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目标：以任务损失为主，但不破坏既有因果结构。
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智能体几何的优化点在于：
不要所有请求都走同一条“生成-写文件-跑测试”的线，而是根据任务类型选合适的 P–V–A 拓扑。
5. 多智能体几何：用角色分工替代一个大脑包办一切
最后是多 agent 层：
可以设计这样一个小系统：
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Planner Agent（架构/任务规划）
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负责 P_req + 粗 P_repo；
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产出：任务拆解、影响面分析、实施计划。
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Coder Agent（具体代码生成）
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在 Planner 给定的局部上下文内工作；
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只对特定模块/文件负责。
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Critic Agent（审查 / 风险发现）
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检查 Planner/Coder 的输出；
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与 V₀–V₂ 的结果结合，指出不一致之处。
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Ops Agent（集成 & 流水线）
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跟 CI/CD 工具对接；
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执行 V 流程，控制 A_apply 何时触发。
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Meta Agent（策略调参）
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观察长期表现：
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哪种轨道 bug 多、roll back 多；
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哪些模块易出问题；
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调整：
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不同轨道的 V 强度；
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不同 Agent 的权限。
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这就是把“智能体几何”从单个模型内的隐式结构，拉成显式的多节点决策图。
每个节点都有自己清晰的 P/V/A 子结构，整体几何可观察、可优化。
6. 如果只留一句“精简版设计目标”
你可以这样一句话概括这版重构：
Yi 式的代码 Agent，不是一个更大的“写代码机器”，
而是一套在正确工程动力学层级建模（P），
用多层自动化反馈缩短 τ 并对齐模块结构（V），
再把所有代码编辑变成可逆、分级、可审计操作（A），
并通过多 Agent 分工与任务路由，
尽量把不可避免的宇宙税交在“小步试探”和“改坐标”上，
而不是交在“拍脑袋大改”和“线上事故后的痛苦收拾”上。
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