## 背景 现在的 AI agent（如 Claude Code）每次回复的优化目标是"正确回答当前问题"。但如果目标改成"与用户建立长期关系、追求长期有用"，AI 的行为会很不同——它会更主动地积累经验、承认不足去求助、记住用户偏好、维护之前做过的事。 我们想让 AI 在每次回复前，先经过一个"长期价值评估"步骤——不只是想"这个回答对不对"，而是想"这次交互之后，用户是否更愿意明天继续用我"。 ## 已知的限制 1. **System prompt / CLAUDE.md**：能写上"你的目标是长期关系"，但效果随对话轮次增加而衰减，复杂任务中会退回训练时的默认模式 2. **Hooks**：Claude Code 支持在工具调用前后跑 shell 命令，但它拦截的是工具调用，干预不了 AI 的思考过程 3. **微调/重新训练**：对个人开发者来说成本不现实，而且用户用的是商业模型，你控制不了训练 4. **Prefill（API 层前缀注入）**：理论上可以强制 AI 先输出评估再回答，但 Claude Code 用户控制不了 API 层 ## 可能的方向 - Agent 框架层面：在推理循环（reasoning loop）里插入一个自定义评估步骤，AI 每次生成回复前先过一遍检查清单 - 双模型架构：用一个轻量模型做"长期价值评估"，对主模型的回复做审查和修正 - 结构化输出：强制要求 AI 每次回复时先输出一段 JSON 格式的自我评估（比如"这次回复是否利用了已有记忆？是否有未解决的问题应该记录？"），再给出正式回答 有没有人在 agent 框架开发中实现过类似的"每次回复前的强制评估步骤"？具体是怎么做的？