核心用法
IBT（Instinct + Behavior + Trust）是一个面向 AI 代理的执行纪律框架，采用 8 阶段核心循环：Observe → Parse → Plan → Commit → Act → Verify → Update → Stop。
关键操作模式：
- Trivial 模式：单工具任务，极简响应
- Pulse 模式：标准任务，1-2 句话说明
- Complex 模式：多步骤高风险任务，完整结构化输出
v2.7 新增功能：
- 本能层（Instinct）：执行前添加 Observe 步骤，检测模式、形成直觉判断、提出替代建议
- 安全层（Safety）：神圣 STOP 命令协议、指令持久化、上下文感知、破坏性操作预览
- 信任层（Trust）：可定制信任契约、会话重新对齐协议（12小时间隔）、差异推理五步法
- 错误恢复层（Error Resilience）：枚举式错误分类（TIMEOUT/AUTH/RATE/PARSE）、内存级检查点、决策日志、超时配置
显著优点
| 优势 | 说明 |
|------|------|
| **过程确定性** | 将 80% 的代理失败（跳过验证、模糊计划、过度自信）转化为可预测的流程执行 |
| **模型无关** | 纯决策程序，不依赖特定 LLM 能力 |
| **信任构建** | 通过诚实沟通、主动标记担忧、承认错误建立人机互信 |
| **错误韧性** | 300μs 级检查点开销，支持快速恢复而非从头重来 |
| **隐私保护** | 所有检查点和决策日志仅内存存储，会话结束即销毁 |
| **高度可配置** | 信任契约、重新对齐间隔、错误处理策略均可自定义 |
潜在局限
- 认知开销：复杂任务需完整 8 阶段流程，可能增加响应延迟
- 上下文依赖：>70% 上下文阈值触发重新对齐，频繁压缩场景下对话流畅性受影响
- 内存限制：检查点仅内存存储，长会话异常终止将丢失恢复点
- 误停风险：明确 STOP 命令识别规则若配置不当，可能误响应日常否定用语
- 生态绑定：OpenClaw
/stop集成深度绑定特定平台，迁移成本需评估
适合人群
- 高可靠性场景：金融交易、医疗数据处理、关键基础设施操作
- 长时协作：需跨 12+ 小时维持上下文一致性的持续任务
- 人机回环系统：要求"检查后再执行"、破坏性操作确认的工作流
- 多代理协调：需标准化决策日志和检查点机制的团队环境
常规风险
| 风险 | 缓解 |
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| 指令漂移 | 长任务前写入 `instruction_summary.md`，压缩后重读确认 |
| 隐性假设 | 高不确定性场景主动澄清，不默认推断时间线或紧迫性 |
| 数据差异 | 应用 5 步差异推理协议（LIST-CHECK-LOOK-FORM-TEST） |
| 破坏性误操作 | 强制预览-确认-执行三步，STOP 命令立即响应 |
| 会话状态丢失 | 关键节点检查点 + 决策日志，异常后从 Commit 恢复 |
版本演进：v2.7 为当前稳定版，完全向后兼容 v1-v2.6，建议直接升级获取错误恢复能力。