底层逻辑继续沿用
Agent、Task、Stage、自动审查、Checkpoint、阶段交接、重试与预算仍由 Runner 管理，复杂任务的可靠性没有被简化掉。
Loop Runner · System Overview
让复杂创作任务自己往前跑，也能在反馈里越做越好
Loop Runner 是一套多阶段创作 Agent 平台。平台先把专业流程、审查规则和重试方式装进 Agent；用户只需确认目标和交付数量，就能让它持续创作，并随时通过管家介入。
第一个落地场景：Sozai 热梗 Agent
At A Glance
先记住四件事
它不是一个只会聊天的助手，也不是让普通用户配置工作流的后台。
1一个可反复使用的场景 Agent，例如热梗 Agent
3热梗创作分成创意源、方案、成片三个 Stage
2Stage 内会自动重试，版本间会把学习写进新基因
1每个版本配一位管家，负责问答、操作和总结
Product Model
一套 Agent，可以服务很多长期任务
平台或专业 Builder 先定义 Agent。普通用户使用 Agent 时，创建的是自己的 Task。
Two Evolution Loops
平台里有两条进化线，这版先展开 Task
Agent 自身也需要持续升级，但它和单个 Task 的版本迭代不是一回事。当前方案已经考虑这层关系，现阶段重点先放在热梗 Task 如何创建、运行和越做越好。
PLATFORM / BUILDER
Agent 迭代
已考虑，当前暂不展开具体交互
AGENT V1已发布的场景能力
定义 Stage、默认策略、执行与审查能力。
›
CROSS-TASK EVIDENCE汇总多个 Task 的证据
形成共享能力的升级建议，不直接修改线上 Agent。
›
AGENT V2Builder 审核后发布
新创建的 Task 或后续版本再选择继承。
USER / CURRENT FOCUS
Task 版本迭代
本方案重点展开
FROM AGENT创建 Task V1
继承 Agent 默认能力，再确认任务基因和目标输出。
›
RUN & LEARNStage Loop 持续运行
产出、审查、交接，同时积累当前迭代记忆。
›
NEXT VERSION确认新基因，发起 V2
只进化这项 Task，不改动其他 Task 和共享 Agent。
两条线的边界：Task 的学习默认只服务当前 Task；只有经过筛选、汇总和 Builder 审核的跨 Task 经验，未来才可能升级为新的 Agent 版本。
STAGE PROFILE COMPOSITION
一个 Stage 实际按什么执行
用户侧只需要理解「版本创意基因」「阶段策略」和「迭代记忆」；底层字段由平台在运行时合成为有效 Stage Profile。
AGENT DEFINITION
Agent 的 Stage 定义
output / handoff schema
exit policy · routing
决定这个 Stage 有什么能力，以及运行的硬边界。
skill · check · reviewoutput / handoff schema
exit policy · routing
＋
VERSION GENE
Gene 中该 Stage 的策略
验收要求 · 输出要求
用户已确认的规则
从版本创意基因中取出当前 Stage 已确认的任务要求。
阶段目标 · 执行要求验收要求 · 输出要求
用户已确认的规则
＋
ITERATION MEMORY
当前版本的阶段学习
repair guidance · rule delta
当前版本有效
根据反馈和失败证据，指导本版本后续 Loop 如何调整。
stage ownership · evidencerepair guidance · rule delta
当前版本有效
→
EFFECTIVE STAGE PROFILE
运行时有效 Stage Profile
怎样算通过 · 何时停止
通过后交接什么
Runner 真正执行和审查时读取的完整配置。
做什么 · 怎么做怎样算通过 · 何时停止
通过后交接什么
迭代记忆中的高价值学习›next_iteration_plan›用户确认后写入下一版 Gene
生效优先级：Agent 硬边界 ＞ 当前版本 Gene 中已确认的规则 ＞ 被 Runner 采纳的记忆指导。记忆可以帮助当前版本修复和调整，但不能悄悄覆盖用户已经确认的目标与验收要求。
Design Rationale
保留 Loop 的严谨，降低用户操作复杂度
这不是重新发明一套运行框架，而是结合现有 Loop Runner 的交互问题和 Sozai 热梗场景，对用户看到和操作的部分重新组织。
用户侧重新组织
把真正影响执行的内容收进创意基因和阶段策略，用版本清楚呈现“这一轮改了什么”，减少工程字段和启动前的手工配置。
让管家贯穿全流程
管家从创建 Task 开始陪伴用户，持续理解反馈、记录行为、解释过程、操作产物并准备下一版，让复杂能力通过自然对话被使用。
THREE PRODUCT CONCEPTS
为什么要抽象出这三个概念
它们不是给底层再加三套配置，而是把原来分散、难以感知的字段和学习过程，整理成用户能理解的三个对象。
现有问题：Stage 的执行、审查、退出和交接规则散落在多个字段与文件里；任务进入下一轮时，用户也看不到记忆最终改变了什么。
VERSION CREATIVE GENE
版本创意基因 V2
当前版本所有正式生效规则的总入口，也是用户确认和回看的版本快照。
任务目标 · 全局要求 · 目标输出数量 · 用户确认的长期规则
STAGE 01创意源阶段策略
搜什么、怎样筛选、何时结束、交给方案什么。
STAGE 02方案阶段策略
怎样设计、重点检查什么、什么方案可以通过。
STAGE 03成片阶段策略
怎样制作、怎样验收、最终交付哪些内容。
→运行产生
新的证据
新的证据
ITERATION MEMORY
V2 迭代记忆
记录这一版运行中学到了什么，不属于正式规则，也不会直接改写 Gene。
用户行为与反馈
系统完成、报错等事件
审查结果与失败修复
按 Stage 归属的学习信号
系统完成、报错等事件
审查结果与失败修复
按 Stage 归属的学习信号
V2 迭代记忆›筛选并形成下一版计划›用户确认后成为创意基因 V3
Full Flow
一张图看完整的热梗 Agent 循环
把 Agent 创建与升级、Task 创建、版本创意基因、三个 Stage 的自动循环、创意管家和下一版回流放在同一张图里。
Home
首页优先发起任务，历史 Task 收在 Agent 下面
主区延续现有 Loop Runner 的大输入框，输入时直接选择 Agent。左侧用 Agent 树收纳已有 Task，既能快速回到历史工作，也能看清从属关系。
START A CREATIVE LOOP
今天想做什么？
选一个 Agent，说清目标。管家会先整理创意基因与输出数量，再让你确认。
使用 Agent热梗 Agent⌄
输入你的创意目标。例如：找近期热门的解压视频玩法，做成适合品牌自然植入的内容，最终需要 4 条成片……
First Agent
热梗 Agent 怎么完成一次创作
用户确认创意基因和最终交付数量后，三个 Stage 自动推进。每个 Stage 都有自己的目标、执行要求和验收要求。
Stage 01
创意源寻找
找到新鲜、相关、值得转成广告内容的创意来源。
- 按检索需求搜索
- 去重并判断时效
- 筛掉不适合品牌的内容
没通过：调整搜索方向，再找一轮
Stage 02
方案制作
把通过的创意源变成可执行的内容方案。
- 选择创意角度
- 组织叙事和素材
- 检查品牌适配与可执行性
没通过：根据失败项重做方案
Stage 03
成片生成
把已确认的方案做成可交付、可追溯的最终成片。
- 完成镜头与素材制作
- 检查文案和画面一致
- 验收技术规格与最终质量
没通过：定向修复，不让问题流到交付
阶段交接 Handoff：Stage 满足退出条件后，把结构化的交接结果交给下一 Stage。交接内容包括已通过产物、已确定结论、必须保留项、仍开放项和审查证据；失败尝试不会进入下游，也不需要下游重新理解上游全部过程。
创意源 → 方案：通过素材、推荐角度、来源与风险提示
方案 → 成片：通过方案、必须保留的卖点与制作约束
Create
创建 Task 和发起新迭代，沿用同一种确认方式
左侧只呈现即将生效的内容，右侧由管家完成理解、追问和修改。两者看起来相似，但创建结果不同：第一次生成 Task + V1，后者只在同一 Task 下生成下一版本。
CONFIRM BEFORE RUN确认创意基因与目标输出
新建 Task：来自 Agent 默认值发起 V3：来自 V2 + 已确认学习
CREATIVE-GENE-V3.MD只读预览 · 由右侧管家修改
解压视频转化 · 创意基因 V3
延续 V2 的方向，把已经验证有效的做法写成下一版正式规则。
## 任务目标
把近期解压类视频转成适合品牌使用的热梗内容。保留真实生活感和快速反差，避免生硬植入。
## Stage 1 · 创意源寻找
新增 优先选择评论区出现明确模仿意愿的创意源。
## Stage 2 · 方案制作
新增 品牌线索在前半段自然出现，但不设置固定秒数，也不打断解压节奏。
## Stage 3 · 成片生成
沿用 V2：检查画面、文案和节奏一致性，按交付规格验收。
本版本目标输出用户设置最终交付量，Agent 自动计算中间候选量
−4 条成片＋
Stage 1约 20 个创意源
Stage 2约 8 个方案
Stage 3交付 4 条成片
User Experience
Task 首屏只回答三件事：现在是哪版、做到哪、我能做什么
V1、V2 与“发起 V3”保持在同一条版本栏。Stage 导航压成一组，创意基因放在它后面。中间只看当前 Stage 的产物，右侧管家保持常驻。
热梗 AGENT / TASK解压视频转化
版本总结
V1 · 已完成
V2 · 运行中
＋ 发起 V3
STAGE 01 · DONE创意源8 个通过
STAGE 02 · RUNNING方案制作10 个方案 · 当前
STAGE 03 · WAITING成片生成等待交接
保留为候选，交接前统一复核。
反差明确，品牌关联自然。
品牌线索出现太晚，需要局部重做。
LEVEL 01Task解压视频转化
›
LEVEL 02迭代版本 V2当前正在运行的版本
›
LEVEL 03基因 + WorkspaceV2 的正式规则与创作现场
›
LEVEL 04Stage创意源 / 方案 / 成片
›
LEVEL 05产物与审查按结果状态查看；Loop 作为来源记录
TASK解压视频转化
使用：热梗 Agent
一项 Task 只有一条版本演进主线
一项 Task 只有一条版本演进主线
V1 · 已完成
V2 · 运行中
＋ 发起 V3
当前迭代版本：V2ITERATION SCOPE
CREATIVE GENE V2创意基因任务目标、全局要求，以及三个 Stage 当前使用的阶段策略。
ITERATION MEMORYV2 迭代记忆只记录 V2 的反馈、选择、审查结果和运行学习。
BUTLER SESSIONV2 创意管家只陪伴 V2，并按 Stage 或产出切换当前操作焦点。
V2 WorkspaceSTAGE 2 / 3 · RUNNING
STAGE 01 · DONE创意源寻找 · 8 个通过
STAGE 02 · RUNNING方案制作 · 当前查看
STAGE 03 · WAITING成片生成 · 等待交接
ALL ARTIFACTS10 个方案
APPROVED POOL3 个已通过
CURRENT LOOPLoop 02
PROPOSAL 03
前轮通过
反差开场
解压节奏完整，品牌线索出现自然。保留为候选，Stage 交接前统一复核。
PROPOSAL 07
当前通过
失败后的即时释放
根据上一轮审查意见重做，反差明确，品牌关联通过。
PROPOSAL 04
待修复
场景代入
生活感和热梗匹配良好，但品牌线索出现太晚，需要局部重做。
PROPOSAL 01
未通过
夸张情绪反转
表演方式偏离任务基因，不继续修复，保留审查结果供追溯。
Stage 2 尚未满足整体退出条件
HANDOFF · WAITING
当前不会把任何方案推到 Stage 3。退出条件满足后，再把当前通过产物和复核通过的前轮候选统一交付给下游。
发起 V3
V2 管家先生成 V3 基因草稿。用户确认基因、三个阶段策略和目标输出后，亲自发起 V3。
在 V2 内持续创作
用户围绕当前 Stage 或单个产出反馈。Runner 决定重试、审查、交接或停止。
完成 V2
V2 Workspace 进入只读，版本总结和学习留在 V2。被确认的长期学习进入 V3 创意基因。
切换到 V1 时，页面会同时切换到 V1 的创意基因、Workspace、管家会话和版本记录；不会拿 V2 的记忆回答 V1。
Artifact Detail
产物详情先给结论，再展开完整审查证据
沿用 Sozai 的左右详情结构和创作过程入口，但把 Loop Runner 复杂的审查报告重新分层：基本信息与人话结论放在默认详情，评分矩阵、审查方法和 Checkpoint 证据按需展开。
方案预览STORYBOARD · 3 SCENES
SCENE 01真实办公场景进入解压动作
SCENE 02失败瞬间形成情绪反差
SCENE 03品牌线索自然承接释放感
失败后的即时释放
保留创意源里的生活感和解压动作，用一次操作失败制造反差，再自然带出品牌提供的释放感。
BASIC INFORMATION
创意源高空魔法走球 · 冲城堡
创作方式热梗改编 · 品牌自然融合
用户需求保留前半段生活感，品牌出现不要打断解压节奏
关键产出故事板、融合逻辑、改编计划
CREATIVE PROPOSAL
失败后的即时释放
2026-07-15 14:32 · 由方案制作 Stage 生成
审查通过
详情创作过程
AUTO REVIEW
通过，可以进入成片生成
方案保留了创意源的核心反差，品牌融合和制作可行性达到当前阶段要求。成片阶段需要继续控制前 3 秒的信息密度。
86/100
创意源承接通过
核心解压动作和失败反转都被保留，不是只借用了表面形式。
品牌融合通过
品牌线索在前半段自然出现，没有打断原本的生活感和观看节奏。
制作可行性通过
镜头、素材和文案要求足够明确，可以直接交给成片 Stage 执行。
节奏风险保留问题
前 3 秒同时出现动作、失败信息和品牌线索，成片时需要适当压缩。
阶段交接已进入 Stage 3 输入池；必须保留“真实生活感、失败反转、品牌自然出现”三个要点。
查看完整审查证据
评分矩阵 · 审查方法 · 逐产物说明 · Checkpoint ID · learning_summary · repair_route
用于下一阶段
和管家讨论
定向重做
标记不采用
STAGE 01创意源详情
视频或图片、描述、标签、渠道、作者、互动数据、原始链接，以及审查结论。
STAGE 02方案详情
来源创意、用户需求、融合逻辑、故事板、改编计划，以及自动审查理由。
STAGE 03成片详情
成片预览、来源方案、生成轮次、时长、交付文件，以及画面和内容审查结果。
Evolution
它怎么做到“这一版越做越好，下一版真正学会”
迭代记忆只服务当前版本。需要长期保留的学习，会先形成下一版计划，再由用户确认写进新创意基因。
V2 RUNNING
创意基因 V2
当前正式规则。决定目标、全局要求，以及三个 Stage 各自怎么做、怎样算通过。
›
LOCAL LEARNING
V2 迭代记忆
记录反馈、选择、审查和失败修复。它帮助 V2 继续变好，但不会自动流进 V3。
›
NEXT ITERATION PLAN
下一版计划
系统从 V2 证据里筛出值得保留的变化，说明改什么、为什么改；此时尚未生效。
›
USER CONFIRMED
创意基因 V3
管家把计划整理成可读草稿。用户确认变化和目标输出后，V3 才正式开始。
创意基因 V3 = 创意基因 V2 + 用户确认的下一版计划。基因不是另一套记忆，而是把下一轮真正生效的规则变得可见、可确认、可追溯。
Responsibilities
管家负责交流，Runner 负责把事情真的做完
管家的形态直接借鉴 Sozai，但不替代审查系统和状态机。它把自然语言变成结构化动作，再把 Runner 的真实结果解释给用户。
创意管家能做什么
- 创建 Task 时通过对话补齐信息，更新左侧基因预览
- 持续记录用户行为、对话和任务完成、报错等系统事件
- 回答进度、规则与失败原因，围绕 Stage 或单个产出继续对话
- 发起补搜、重做、局部修改、继续创作等结构化动作
- 总结当前版本，生成下一版计划和基因草稿
Loop Runtime 负责什么
- 控制 Stage 状态、轮次和预算
- 调用专业执行能力和审查能力
- 只让通过的结果进入下一 Stage
- 失败时重试、修复、等待人工或停止
- 保存产出来源、审查证据和真实状态
What It Supports
这套平台最终能承载什么
热梗只是第一个 Agent。通用价值在于把复杂、长期、多阶段的工作装进同一套运行框架。
| 能力 | 用户获得什么 | 平台怎么保证 |
|---|---|---|
| 自动推进 | 确认目标后，不必每一步手动点下一步 | Stage 状态、门禁、预算和路由由 Runner 控制 |
| 质量循环 | 失败产出会被定向修复，不直接流向下游 | 每个 Stage 有自己的验收要求和 repair route |
| 随时介入 | 可以问、改、重做，也能操作某个具体产出 | 管家携带 Iteration、Stage、Artifact 作用范围 |
| 版本进化 | 同一方向持续优化，又不会混入旧版噪音 | 每版记忆隔离，长期学习写入新基因 |
| 过程可追溯 | 知道成片来自哪个创意源、哪版方案和哪次审查 | Artifact lineage、checkpoint 和 handoff 全程留痕 |
Still To Define
方向已经清楚，还要补齐这些设计
这些问题不会改变产品是什么，但会影响交互细节、工程实现和热梗 Agent 的实际效果。
| 待补齐 | 需要明确什么 | 性质 |
|---|---|---|
| 即时调整与长期学习 | 用户在 V2 说“以后都这样”时，哪些只影响本轮，哪些进入 V3 基因草稿；页面如何让作用范围清楚可见。 | 交互规则 |
| 版本结束与回退 | 何时生成版本总结、哪些状态允许回退，以及恢复旧基线后怎样创建新的生产版本。 | 状态设计 |
| 迭代记忆 | 哪些事件能成为学习、何时合并或失效、怎样保留证据，并稳定生成下一版基因草稿。 | Memory 设计 |
| 管家权限 | 哪些动作直接执行，哪些必须确认；同时补齐幂等、版本冲突、真实回执和审计。 | Command API |
| 热梗 Stage 规则 | 三个 Stage 的产出结构、验收标准、修复方式和真实回归样例，需要结合现有 Sozai 数据完成。 | 场景配置 |
| 跨轮产物保留 | 当前 Runtime 在 Stage 门禁失败并重试时会清空 approved refs。若要保留前轮好产物，需要补“保留候选 + 交接前复核”的明确规则。 | Runtime 改造 |
| Stage 执行方式 | 每个 Stage 最终用 Skill、Subagent、Workflow 还是服务，要通过质量、成本和稳定性评测决定。 | 工程选型 |
| Agent 迭代 | 如何从多个 Task 提取可复用经验、形成 Agent 升级提案，并经 Builder 审核后发布新版本，当前只定义边界，后续单独展开。 | 后续范围 |