把 GPT 当成 Runtime：在客户端内实现一个可控、可审计的投资决策执行流程

把 GPT 当成 Runtime：在客户端内实现一个可控、可审计的投资决策执行流程

不是 Prompt 技巧
也不是插件堆叠
而是在对话层实现一个“语言运行时（Runtime）”

一、一个工程问题：为什么 LLM 在决策场景里“不可靠”？

在工程视角下，LLM 在投资、经营、决策类场景中的“不可靠”，通常不是模型问题，而是系统设计问题。

典型症状包括：

  • 相同输入，多次运行输出不同
  • 推理路径不可复现
  • 无法定位责任与中间状态

本质原因只有一个：

没有输入协议，却要求系统稳定执行。

这在任何工程系统中都是不可接受的。

二、Runtime 思维：不是“问问题”，而是“执行流程”

在传统软件系统中，一个 Runtime 至少包含三点：

  1. 明确的输入协议
  2. 固定的执行流程
  3. 可验证的输出结构

于是我做了一个最小实验：

仅使用 GPT 客户端，在对话层构建一个“投资决策 Runtime”。

目标不是“更聪明”，而是：

  • 稳定
  • 可控
  • 可审计

三、Runtime Header：协议绑定，而非装饰

每一次执行，都必须以以下 Header 开始：

protocol: yuerdsl
runtime: LSR Runtime
edition: Personal

工程意义说明

  • protocol：输入协议标识
  • runtime：绑定固定执行流程
  • edition：限制运行边界

如果缺失，系统将退化为普通聊天模式。
这是显式设计，而不是使用技巧。

四、yuer DSL：一种输入协议，而不是“教模型怎么想”

从工程角度看，yuer DSL 的定位非常清晰：

将非结构化主诉，转译为可执行的状态向量（State）。

但对使用者来说，它只是：

一张用于填写真实情况的表单。

设计原则很简单：

  • 不填表，不执行
  • 缺字段，不下结论
  • 数据矛盾，降级判定

五、最小可运行示例（餐饮 / 小生意）

投资前（反踩坑）

INVEST_PRE_V1:
  goal:
    mode: [open|franchise]
    target: ""
    risk_cap: ""
  money:
    own_cash: 0
    debt:
      amount: 0
      type: [none|credit|online_loan|family|other]
  project:
    city: ""
    category: ""
  location:
    store_type: [community|street|mall]
    rent_per_month: 0

执行规则：
字段缺失 → 仅返回缺失清单，不给结论。

已开业（止血 / 退场）

INVEST_INOP_V1:
  situation:
    open_months: 0
    avg_daily_revenue: 0
    delivery_ratio: 0
  cost:
    rent_per_month: 0
    staff_count: 0
  debt_pressure:
    debt_amount: 0
    runway_months: 0

六、固定执行流程（工程化）

Step 0: 阶段识别（投资前 / 已开业）
Step 1: 输出主诉模板
Step 2: 编译为 State
Step 3: 结构性风险计算
Step 4: 判定等级（PASS / WATCH / STOP）
Step 5: 生成可执行动作
Step 6: 输出审计回执

流程固定，避免“越跑越歪”。

七、PASS / WATCH / STOP：状态判定，而非价值判断

  • PASS：结构成立
  • WATCH：变量不足或风险集中
  • STOP：结构性不成立，建议止损

这是状态机输出，不是情绪表达。

八、审计回执（Audit Receipt）

每次执行都会输出固定格式：

AUDIT_RECEIPT_V1:
  key_variables:
    break_even_daily_revenue_est: 0
    debt_runway_risk: [low|mid|high]
  decision:
    grade: [PASS|WATCH|STOP]
  actions:
    P0: []
    P1: []

意义在于：

相同输入 ⇒ 相同输出 ⇒ 可回放、可复核。

九、为什么选择 GPT 客户端作为载体？

这是工程选择，而非模型信仰：

  1. 对结构化自然语言（YAML/表单）的解析稳定
  2. 长指令遵循度高
  3. 客户端即运行环境，无外部依赖

当其他模型达到同等条件，该 Runtime 可迁移。

十、这件事的本质：交互范式变化

这不是 Prompt Engineering。
而是 Runtime Engineering 在对话层的尝试。

当你开始要求 AI：

  • 明确输入
  • 固定流程
  • 可审计输出

你已经不再把它当成“聊天工具”。

作者与项目说明

作者：Yuer
长期关注方向：

  • 人机交互协议
  • 可控 AI / 可审计推理
  • 基于语言的 Runtime 与执行系统

项目仓库（yuer DSL）：
👉 https://github.com/yuer-dsl

仓库内容以 DSL 结构、Runtime 规范和示例为主，
强调可迁移性与工程自洽。

给工程师的扩展建议

如果你对这个方向感兴趣，可以继续尝试：

  • 沙盒化运营模拟
  • 多阶段决策状态机
  • 行业专用 DSL

Runtime 只是地基，
系统能力决定上限。

posted @ 2025-12-21 09:58  风若笑  阅读(0)  评论(0)    收藏  举报