6.5 AI Runtime 个体化

AI runtime 个体化是长期状态建模，不是聊天风格包装。

其目标是追踪跨轮次输入、输出、断裂点与反馈更新轨迹。

系统价值在于形成可持续更新的长期状态系统。

用户长期输出记录。

断裂点历史分布。

反馈更新记录质量。

当前前台输入结构。

跨轮次状态连续性。

可观察行为输出 → 前台进入判定 → 历史模板调用-匹配-解释 → 新结构生成 → 现实运行维持 → 反馈更新。

AI runtime 个体化要求在每轮完成链路定位并将反馈更新写回状态层。

若只做单轮回答而不保留链路状态，无法形成真正个体化。

系统可持续引用历史断裂点并给出节点级定位。

同类问题的建议会随反馈更新而发生结构变化。

跨轮次输出一致性提高且错误回路减少。

不是 prompt 包装层。

不是普通 chatbot 对话壳。

不是一次性问答机制，且不公开后台评分参数。