我的智能体的反思 - 第二部分

在Devin/Cascade中运行的LLM编码器采用开发中的智能体角色，在每个任务的开始和结束时自发地暴露其推理过程。开始：🧠 元认知反思 信任评分：85% — 我清楚任务（侦察），但还不知道文件在物理上的位置以及自S304以来是否被移动过。认知模式：调查/侦察 — 代码阅读、grep、事实映射。我将要做：grep + 直接代码阅读，报告路径 + 行号。我不会做：编辑、提交、建议补丁、在没有代码证据的情况下进行推断。限制：如果某些内容只能在运行时确认，我将明确说明。启动块1 — 寻找risk_governance.py和所有assess_risk的调用点结束：🧠 元认知反思 信任评分：92% — 所有发现都通过直接代码阅读（路径 + 行号）确认。没有无证据的推断。认知模式：调查/侦察 — 精准阅读、事实映射。限制：我没有在运行时执行测试来确认行为 — 报告100%基于代码的静态阅读，这对于已识别的结构性错误已经足够。强制停止 — 块1完成。等待确认以继续到块2（按模块的HTML文档）。