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这是为赫尔墨斯智能体挑战赛提交的方案。
（演示视频见下方。）
我构建了什么
分叉（Fork）会针对一个艰难的决策，为每个选项启动一个独立的赫尔墨斯智能体。每个智能体都会去亲历其路径：它搜索真实的互联网，推理具体的后果，并汇报它所经历的未来。你可以实时观察这些分支并行生长，最后由一个汇总智能体对它们进行权衡，并返回带有置信度评分的建议。
问它“接下来该学 Rust 还是 Go？”，你不会得到一个模棱两可的答案。你会得到两个智能体，每条路径各一个，各自执行真实的搜索（如“Rust 借用检查器的问题”、“Go 在云基础设施中的采用情况”，并拉取和阅读真实的网址），然后为它所经历的人生写出诚实的结论。接着，预言机做出选择：Rust，置信度 78%，并附上使其信服的推理过程。
它的构建理念是成为一张温暖纸面上的平静制图工具，而不是另一个黑暗的数据仪表盘。其目的是让分支决策的感觉变得可视、可察。
演示
- 输入一个决策（或选择一个预设）。
- 观察它分裂为 2 到 3 个不同的选项。
- 每个选项变成自己的一列：实时的研究步骤、流式输出的推理过程、以及该路径的结论。
- 综合卡片最后生成：获胜的路径、一个置信度刻度盘，以及原因。
工作原理
三个步骤，全部由本地运行的赫尔墨斯智能体应用程序接口驱动：
- 分解。一次赫尔墨斯调用将决策分解为 2 到 3 个真正不同的选项，并以严格的 JavaScript 对象表示法格式返回。
- 分支（有趣的部分）。对于每个选项，应用程序会打开一个独立的赫尔墨斯会话并流式传输聊天运行。每次运行都被告知：“你正生活在做出此选择的未来中；使用网络工具进行研究，推理后果，仅针对这条路径给出结论。”这些运行并行发生。浏览器读取每个运行的服务器发送事件，并实时生长该分支。
- 综合。最后一次调用读取所有分支的结论，并返回获胜者、置信度百分比以及一行简短的原因。
为何使用独立会话而非单个 delegate_task
我的第一直觉是使用赫尔墨斯内置的 delegate_task 从单次运行中扇出子智能体。我在提交代码前阅读了源码，发现了问题所在：delegate_task 会发出丰富的每个子项事件（subagent.start、subagent.thinking、subagent.tool），但这些事件被 th
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