Reflection：对照资料检查并修订结果

1. 什么是结果复核

Reflection 是在初稿形成后，检查结果，再根据检查意见修订。一次复核需要原稿、检查依据、检查结果。答复写“14天内申请退款”，政策写“7天内提交”，检查器就能指出期限差异，修订器再改为7天。

可以把它理解成编辑改稿：作者写完，编辑对照事实和要求看一遍，再给具体意见。“第2句的期限与政策不同”比“再写好一点”更容易执行。

Agent 可以用程序检查数字、字段和格式，用模型或人工检查表达与遗漏。研究中的 Reflexion还会保存反馈供后续尝试使用。先把一次初稿、复核、修订之间的数据流理解清楚，就容易看懂这些扩展。

2. 运行一次有依据的修订

先在 PowerShell 创建并进入学习目录：

mkdir "F:\学习\l3-reflection" -Force
cd "F:\学习\l3-reflection"

保存下面的文件后，在这个终端运行 dir 核对文件名，再执行本节给出的运行命令。

在新文件夹创建 reflection.py，写入完整代码：

先在 PowerShell 创建并进入学习目录：

mkdir "F:\学习\l3-reflection" -Force
cd "F:\学习\l3-reflection"

保存下面的文件后，在这个终端运行 dir 核对文件名，再执行本节给出的运行命令。

"""对照资料检查答复中的退款期限，并做有依据的修订。"""
import json

def review(draft, evidence):
    # evidence 是查到的资料；缺少资料时先补充查询。
    if evidence is None:
        return ["需要退款政策资料"]
    issues = []
    if draft["days"] != evidence["days"]:
        issues.append("期限与资料不符")
    if draft["source"] != evidence["source"]:
        issues.append("引用来源与资料不符")
    return issues

def revise(draft, evidence):
    # 创建新答复，保留原稿，方便比较修订前后的变化。
    if evidence is None:
        return dict(draft)
    return {"days": evidence["days"], "source": evidence["source"]}

if __name__ == "__main__":
    draft = {"days": 14, "source": "policy"}
    evidence = {"days": 7, "source": "policy"}
    print(json.dumps({"issues": review(draft, evidence)}, ensure_ascii=False))
    corrected = revise(draft, evidence)
    print(json.dumps({"answer": corrected, "issues": review(corrected, evidence)},
                     ensure_ascii=False))

ls
python reflection.py

输出：

{"issues": ["期限与资料不符"]}
{"answer": {"days": 7, "source": "policy"}, "issues": []}

第一行列出初稿的问题。第二行展示修订稿及复核结果，空的 issues 列表表示这两个字段已经与当前资料一致。

review 先判断资料是否存在，再分别比较期限和来源。revise 创建新字典，保留原稿，方便比较改前改后。原稿和修订稿分别存储，也有利于人工审核。

3. 改动期限和来源

把原稿的14改成7，第一行会变为 {"issues": []}。恢复14，再把来源改成 "other"，会出现期限和来源两个问题。运行后对照列表中的问题。

最后把 evidence 改为 None，表示政策资料尚未查到。每次保存后运行 python reflection.py，检查意见变为“需要退款政策资料”，修订器保留原稿。下一步先查询资料或请人提供依据，等取得依据后再比较。观察结束后恢复原稿14天、来源policy和7天资料，再运行核对原输出。

4. 保留检查用例

同一目录创建 test_reflection.py：

下面的测试检查草稿与资料的差异，以及修订后能否与证据一致。

"""检查reflection示例的正常路径和边界结果。"""
import unittest
from reflection import review, revise
class Tests(unittest.TestCase):
    def test_fix(self):
        draft={"days":14,"source":"policy"}
        self.assertEqual(review(draft, {"days":7,"source":"policy"}), ["期限与资料不符"])
        self.assertEqual(revise(draft, {"days":7,"source":"policy"})["days"],7)
    def test_missing(self):
        self.assertEqual(review({"days":7,"source":"policy"}, None), ["需要退款政策资料"])

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

python -m unittest test_reflection -v

测试同时检查正常路径和改变条件后的结果。遇到导入错误时，先核对两个文件是否在同一目录；遇到断言失败时，比较预期值和实际值，再回到相应分支。

5. 为不同问题选择检查依据

检查器需要输入。只给初稿，能做措辞和内部一致性检查；核对外部事实时，需提供当前资料。若政策更新为14天，先更新查询结果，再检查原稿。资料还可保存文件编号、段落位置和版本，帮助读者回查。

6. 控制复核次数与反馈质量

一轮修订后仍有问题，可以再复核一次，同时比较问题是否减少。连续两轮意见相同，就检查修订器是否读取了意见、资料是否缺失。可设置“检查通过、达到预算、重复无进展”三个出口。编辑改稿也要下班，循环一样需要出口。

模型检查意见适合返回具体字段、原值、建议值和依据。程序先验证建议格式，再应用修订，保留改前改后版本。低风险文字整理可以自动复核；金额、权限和写入结果更适合明确字段校验与业务确认。

沿两轮检查，看每个字段怎样变化

这个表里的数字来自同一份输入。复核器先读取原稿与资料，比较后产生意见；修订器读取资料，构造新结果。把检查意见和修订稿分别保存，可以发现“有意见但稿件没改”的程序问题。

增加检查字段时，要先明确依据。假如答复还包含退款金额，可以让资料提供amount，再比较两个数。语气友好则没有唯一数值，可列出可观察要求，例如先回答期限、再说明例外，最后给查询入口。把要求写具体，人工和模型检查才容易达成一致。

如果两份政策冲突，先整理来源与适用时间，再确定当前订单使用哪份；多做几轮语言改写无法解决资料选择。此时复核的产物可以是“待核对的差异列表”，等待有权限的人确认依据。

回顾与下一步

准备依据，检查差异，按意见修订，再次核对。下一篇 终止条件把复核的出口与整个任务的停止规则连接起来。