人工智能规划别把所有变量都带上。绝对无关太强，做饭时仍能设想去弄倒洗涤剂。2026年先给自己加约束，例如全程留在厨房，再谈情境无关。约束选对，屋外物体可从思考里删掉。选择器从相似任务上学，目标是回报和墙钟一起加权。约束选错会无解或分极低。

人工智能规划很全，痛点在「可能有关」的东西太多

纯规划会在新任务上慢而稳，纯学习会快而不稳。中间路线是：用旧任务经验，学会在新任务上忽略哪些变量。可移动障碍导航里，有用的约束是「只待在某几间房」，房外障碍的变量全部可删。序列操作里，「从起始桌只用顶抓」会逼出再抓，却让蓝物体因手腕碰撞风险消失而变成无关；再限制只放到当前没有绿物体的架子，绿物体也可删。计划变长，思考变短，常常更划算。

约束由机器人自己加，不是环境强制。加错会让问题无解或回报极低，所以不能手写死。选择器吃新问题的表示，例如俯视初始图，吐出约束。候选是离散状态动作变量的合取析取，到某个长度上限。监督标签在工厂离线做：对每个训练任务枚举约束，按回报减计算代价打分，最高的当分类目标。情境无关关系用蒙特卡洛估：在约束下采样转移，比较分布。贵，但不占新任务思考时间。

上线管线是：选约束、找情境无关变量、生成抽象模型、在其中规划、动作拿回原环境执行。规划器可以换，图搜索、树搜索、值迭代、离散规划器、任务运动规划都可以。横切回报和决策耗时，抽象模型应落在左上：又对又快。纯规划有时对但慢，纯学习极快但常错，除非任务几乎没有变化。

限制也要写进设定。有限约束空间不够覆盖连续位置约束；因子化可能过结构或不够结构；一个问题只生成一个抽象，失败没有下一档；不能在解题过程中动态换抽象；投射式抽象只会丢变量，不会合并近邻状态。这些不是附录，是下一版必须单列的缺口。

人工智能情境抽象2026五步：先自加约束，再删变量，再报耗时

1. 禁止用绝对无关当删变量标准。要用「在自加约束下无关」。
2. 约束必须可学习、随问题变。全局一条厨房约束，方案作废。
3. 抽象模型与约束绑定。换约束就要换抽象，不准混用。
4. 工厂阶段付枚举和采样的账，现场只付选择和规划。现场还在枚举约束，算失败。
5. 成绩单两轴：回报或成功率、决策墙钟。只报一个，不准写又快又好。

两处只有对着布局变化才清楚。其一，同一条「走黄房间」在空房有效，在房内堆满障碍时会更糟，必须另选约束。选择器要吃当前图，不能吃题型名字。其二，顶抓约束故意加长计划，换来的是整类碰撞从思考里消失。用步数最少当唯一目标，会拒绝这类约束。目标必须含思考时间，否则抽象学成「计划最短的蛮干」。

建设者该把自加约束写成因子规划的第一刀，而不是事后剪枝。管规划的人，该拒收不报墙钟、只报最终回报的抽象方法。不报钟，快被藏起来。

结论：人工智能要在新家里又对又快，先学会给自己立规矩，再名正言顺地忘掉规矩之外的世界

绝对无关太强。约束制造情境无关。选择器离线学，现场只规划。两轴一起报。仍带着全部变量搜，晚饭会在思考里凉掉。

你下次看规划加速，先问约束是不是随布局变、无关变量是不是在约束下定义的；两问不对，加速数字先不要信。目标必须含思考时间，否则抽象会学成计划最短的蛮干。选择器要吃当前图，不能吃题型名字。

现场还要防口号替换验收。把「已经会规划、已经模块化、已经写了设定」写成周报，不等于抽象能细化、终身能加模块、问题能写成接口。周报可以写，门禁必须绑在分列对照和表格数字上。

若只能改一处：先把「看起来智能」从唯一成功标准里拿掉。演示可以记，成功率、耗时、抽象是否可细化三件跟不上就算事故。

现场还要防口号替换验收。把「已经会规划、已经模块化、已经写了设定」写成周报，不等于抽象能细化、终身能加模块、问题能写成接口。周报可以写，门禁必须绑在分列对照和表格数字上。

若只能改一处：先把「看起来智能」从唯一成功标准里拿掉。演示可以记，成功率、耗时、抽象是否可细化三件跟不上就算事故。

现场还要防口号替换验收。把「已经会规划、已经模块化、已经写了设定」写成周报，不等于抽象能细化、终身能加模块、问题能写成接口。周报可以写，门禁必须绑在分列对照和表格数字上。

若只能改一处：先把「看起来智能」从唯一成功标准里拿掉。演示可以记，成功率、耗时、抽象是否可细化三件跟不上就算事故。

本文侧重全链路风控方法论。落地时请用自身业务单据做回放验证，不要把示例阈值直接当生产策略。 相关：风控体检 · 方案资源