持续闭环

HALO 使用论文 Always-On Personal Intelligence（持续在线个人智能）中的术语。本页给出插件所依赖的定义。只读模式使用同样的定义，完整写在 halo/read/protocol/PROTOCOL.md 中。

三个模块

一个持续在线的个人助手，运行一个由三个功能模块组成的闭环。

• 感知（S） 获取并解释当前的观察：用户输入、传感器数据流、屏幕状态、外部事件，以及观察到的助手自身执行状态。
• 记忆（M） 在多次交互之间保留信息。
• 行动（A） 选择助手的行为：保持沉默、沟通、准备或执行。

一个操作属于哪个模块，看它的功能，而不看组件叫什么。同一个模型、工具或共享上下文可以承担多个角色。所以，一个读取日历、保存偏好并发送提醒的智能体，三个角色都承担了。

六条通路

耦合通路是一条有方向的信息流：一个模块提供信息，另一个模块用这些信息作决策或更新状态。

通路	流动的信息
S→A	当前输入到达行动。每个智能体系统都有这条基本路径。
S→M	感知到的或用户提供的证据被纳入记忆。
M→A	保留的信息引导行动的决策：时机、内容、执行接口、承诺或保持沉默。
A→S	行动引导感知：下一步观察什么，或者检查一次行动是否达到了预期效果。
M→S	保留的先验（之前形成的认识）引导感知：关注什么，或者如何解释新的输入。
A→M	行动上下文、记录或结果被保存到记忆中。

在插件中，当模块 Y 的一个事件用到了模块 X 的一个事件，通路 X→Y 就出现了。事件模型说明智能体如何写明这一点。

五个证据步骤

会自我改进的助手会改变自己的机制，也就是它的提示词、规则、技能、策略或模型。论文要求一条证据链，从助手自己的记录一直延伸到它之后用上的一次修订。HALO 对每一步分别判断。

1. 记录。 助手保存自己行动的记录，供以后使用。
2. 结果。 助手获得并保存关于这些行动的后续证据，例如一条回复、一个评分、一次纠正或一个任务结果。
3. 归因。 一个结果被关联到它所涉及的决策，并用来检查或纠正协助。即时检查也算数，即使什么都没有保存。
4. 修订。 助手自己对机制作出持久的改变。固定机制所使用的事实和偏好属于内容，不算修订。由用户或开发者写下的改动，也不算助手自己的修订。
5. 后续使用。 之后的步骤在修订后的机制下运行。

通路覆盖和证据链是两个独立的维度。论文发现，在报告了全部通路的已审阅工作中，没有一项同时报告修订，而证据链完整的工作，则有一些通路没有说明。因此，HALO 把两者列在不同的表格中，不把它们合成一个分数。