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深度思考不再是少數(shù)人的專利！這款名為"第一性：真相挖掘Agent"的創(chuàng)新智能體，通過(guò)AI驅(qū)動(dòng)的自我追問(wèn)循環(huán)，將馬斯克推崇的第一性原理思維變得觸手可及。它能自動(dòng)完成四層遞進(jìn)式挖掘——從現(xiàn)象拆解到關(guān)聯(lián)斷裂，從公理化到重構(gòu)驗(yàn)證，幫你穿透表象直達(dá)問(wèn)題本質(zhì)。本文將揭秘這款融合工作流架構(gòu)與LLM能力的智能體，如何通過(guò)可視化過(guò)程呈現(xiàn)系統(tǒng)性思維，并為每個(gè)問(wèn)題生成可執(zhí)行的行動(dòng)方案。

想了解馬斯克如果遇到你的問(wèn)題，會(huì)如何思考？

不是簡(jiǎn)單的類比和表面分析，而是從最根本的原理出發(fā)，層層追問(wèn)，直到找到問(wèn)題的本質(zhì)。這就是第一性原理思考——很多頂尖思考者的核心能力，但門(mén)檻很高。

這就是我最近搭建的智能體：”第一性：真相挖掘Agent”。

這篇文章分享一下這個(gè)智能體的搭建過(guò)程，既有技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，也有產(chǎn)品設(shè)計(jì)思考，幫助大家了解如何用工作流架構(gòu)和LLM能力，打造一個(gè)能夠自動(dòng)層層追問(wèn)、挖掘第一性原理的智能體。

智能體的體驗(yàn)鏈接在文章最后。

為什么做這個(gè)？

1. 痛點(diǎn)：治標(biāo)不治本的困境

我們生活中經(jīng)常遇到這樣的困惑：明明知道問(wèn)題在哪，卻總是找不到根本原因。孩子沉迷游戲，表面是”不聽(tīng)話”，背后可能是成就感缺失、社交需求未被滿足。我們習(xí)慣性地只問(wèn)一層”為什么”，卻很少繼續(xù)追問(wèn)”為什么會(huì)有這個(gè)原因”。

所以我做了這個(gè)智能體：通過(guò)AI自動(dòng)層層追問(wèn)，用第一性原理的思維方式，幫你從現(xiàn)象到本質(zhì)，找到行為背后的底層邏輯。

2. 產(chǎn)品出發(fā)點(diǎn)：讓深度思考變得簡(jiǎn)單

第一性原理思考是很多頂尖思考者的核心能力，但門(mén)檻很高：需要持續(xù)追問(wèn)、需要系統(tǒng)性思維、需要方法論指導(dǎo)。我想做的是：用AI能力降低第一性原理思考的門(mén)檻，讓每個(gè)人都能輕松體驗(yàn)深度思考的樂(lè)趣，同時(shí)保持思考的深度和系統(tǒng)性。

核心價(jià)值：

• 自動(dòng)層層追問(wèn)：AI自己主動(dòng)層層下鉆，自己追問(wèn)自己，直到找到第一性原理
• 可視化過(guò)程：實(shí)時(shí)展示每一層的挖掘結(jié)果，讓用戶看到思考的過(guò)程
• 系統(tǒng)性思維：從現(xiàn)象拆解、關(guān)聯(lián)斷裂、公理化到重構(gòu)驗(yàn)證，完整的四層下探方法論
• 可執(zhí)行方案：基于第一性原理，給出具體可執(zhí)行的行動(dòng)建議

3. 核心差異：AI自我追問(wèn)循環(huán)

這個(gè)智能體的核心差異在于：不是“用戶問(wèn)，AI答”的單次交互，而是“AI自己主動(dòng)層層下鉆，自己追問(wèn)自己，自己挖掘真相”。

傳統(tǒng)AI問(wèn)答：

用戶：為什么孩子沉迷游戲？

AI：可能是因?yàn)橛螒蛴腥ぁ⑷狈ΡO(jiān)督等原因。

真相挖掘Agent：

用戶：為什么孩子沉迷游戲？

AI（第1層）：現(xiàn)象拆解

– 孩子沉迷游戲的表現(xiàn)是什么？

AI（第2層）：關(guān)聯(lián)斷裂

– 為什么游戲能提供這些體驗(yàn)？

AI（第3層）：公理化

– 人的核心需求是什么？

AI（第4層）：重構(gòu)驗(yàn)證

– 從核心需求出發(fā)，如何解決這個(gè)問(wèn)題？

這是一個(gè)”自我追問(wèn)”的過(guò)程，而不是”用戶被追問(wèn)”。AI會(huì)自動(dòng)完成整個(gè)挖掘過(guò)程，用戶只需要看到結(jié)果。

定位&整體交互

產(chǎn)品定位

目標(biāo)用戶：想要深度理解問(wèn)題本質(zhì)的人、對(duì)第一性原理思考感興趣的人、想要提升系統(tǒng)性思維能力的人、遇到復(fù)雜問(wèn)題需要系統(tǒng)性分析的人

核心價(jià)值：通過(guò)AI自動(dòng)層層追問(wèn)，用第一性原理的思維方式，幫你從現(xiàn)象到本質(zhì)，找到行為背后的底層邏輯，并給出可執(zhí)行的行動(dòng)方案

整體交互設(shè)計(jì)

交互流程非常簡(jiǎn)單直觀：

工作流架構(gòu)設(shè)計(jì)

整個(gè)智能體基于工作流架構(gòu)搭建，分為兩個(gè)核心模塊：

工作流1：主工作流（入口與報(bào)告生成）

輸入：用戶問(wèn)題（如”為什么孩子一回家就打游戲？”）

處理流程：

1. 開(kāi)始節(jié)點(diǎn)：接收用戶問(wèn)題
2. 深度探究循環(huán)節(jié)點(diǎn)：循環(huán)調(diào)用子工作流，完成四層下探
3. 報(bào)告編寫(xiě)節(jié)點(diǎn)（LLM）：基于完整的探究歷史，生成Markdown格式的探究報(bào)告
4. 輸出最終結(jié)果節(jié)點(diǎn)：展示報(bào)告給用戶

流程非常簡(jiǎn)單，一路走到底型：

工作流2：深度探究循環(huán)體（子工作流，核心挖掘模塊）

輸入：循環(huán)變量（context_data、current_layer、user_query、should_continue）

這是整個(gè)體驗(yàn)的核心，通過(guò)循環(huán)節(jié)點(diǎn)調(diào)用這個(gè)子工作流，最多循環(huán)4次（對(duì)應(yīng)4層下探）。

子工作流的處理邏輯：

關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)：

1. 狀態(tài)管理：狀態(tài)完全在循環(huán)體內(nèi)管理

• 第一次循環(huán)時(shí)，初始化狀態(tài)（current_layer=1，context_data={“digging_history”： []}）
• 每次循環(huán)結(jié)束后，狀態(tài)在狀態(tài)更新節(jié)點(diǎn)中更新
• 更新后的狀態(tài)通過(guò)輸出變量傳遞給下一個(gè)循環(huán)
• 循環(huán)結(jié)束后，最終狀態(tài)傳遞給報(bào)告編寫(xiě)節(jié)點(diǎn)

2. 四層下探方法論：

• 第1層：現(xiàn)象拆解 將復(fù)雜問(wèn)題/現(xiàn)象拆解為基本要素
• 第2層：關(guān)聯(lián)斷裂 切斷傳統(tǒng)認(rèn)知的類比鏈條，追溯起源
• 第3層：公理化 識(shí)別第一性原理（不可刪除、不可違背、不可推導(dǎo)）
• 第4層：重構(gòu)驗(yàn)證 從第一性原理向上推演，驗(yàn)證結(jié)論

3. Plan節(jié)點(diǎn)的智能規(guī)劃：

• Plan節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)規(guī)劃下一步行動(dòng)（ask_user、search、answer、null）
• 第一次循環(huán)時(shí)，必須詢問(wèn)用戶澄清（action： “ask_user”）
• 根據(jù)當(dāng)前層級(jí)和上下文，決定是否需要搜索資料
• 當(dāng)具備足夠上下文時(shí)，調(diào)用Answer節(jié)點(diǎn)回答問(wèn)題

4. 工具調(diào)用的靈活性：

• 每次循環(huán)最多調(diào)用一個(gè)工具（ask_user、search、answer）
• 工具調(diào)用由Plan節(jié)點(diǎn)決定，不是固定的流程
• 支持在任意層級(jí)進(jìn)行搜索，獲取相關(guān)資料

技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)

接下來(lái)逐個(gè)功能點(diǎn)拆分。

1. 循環(huán)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)傳遞

循環(huán)節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)，本質(zhì)上是讓你用工作流構(gòu)造一個(gè)”工具插件”，循環(huán)調(diào)用、處理每一層下探。

關(guān)鍵設(shè)計(jì)：狀態(tài)完全在循環(huán)體內(nèi)管理，不依賴循環(huán)體外的全局變量。

狀態(tài)管理方式：

• 第一次循環(huán)時(shí)，在循環(huán)開(kāi)始節(jié)點(diǎn)初始化狀態(tài)（current_layer=1，context_data={“digging_history”： []}，should_continue=“true”）
• 每次循環(huán)結(jié)束后，狀態(tài)在狀態(tài)更新節(jié)點(diǎn)中更新
• 更新后的狀態(tài)通過(guò)輸出變量（context_data、current_layer、should_continue）傳遞給下一個(gè)循環(huán)
• 循環(huán)結(jié)束后，最終狀態(tài)會(huì)傳遞給報(bào)告編寫(xiě)節(jié)點(diǎn)

循環(huán)變量的設(shè)計(jì)：

由于平臺(tái)限制，循環(huán)過(guò)程變量必須作為工作流輸出參數(shù)傳遞。因此，我們?cè)O(shè)計(jì)了4個(gè)循環(huán)變量：

1.context_data：所有上下文信息（對(duì)象，序列化為JSON字符串）

• 包含digging_history數(shù)組，記錄每一層的挖掘結(jié)果
• 每次循環(huán)都會(huì)append新記錄，而不是覆蓋

2.current_layer：當(dāng)前挖掘?qū)蛹?jí)（數(shù)字，int類型）

• 1 → 現(xiàn)象拆解
• 2 → 關(guān)聯(lián)斷裂
• 3 → 公理化
• 4 → 重構(gòu)驗(yàn)證

3. user_query：用戶原始問(wèn)題（字符串）

4. should_continue：是否繼續(xù)循環(huán)（字符串，”true”或”false”）

• 由Plan節(jié)點(diǎn)決定
• 當(dāng)?shù)?層完成Answer后，Plan節(jié)點(diǎn)會(huì)設(shè)置should_continue： false

2. Plan節(jié)點(diǎn)的智能規(guī)劃

Plan節(jié)點(diǎn)是整個(gè)循環(huán)的核心，負(fù)責(zé)規(guī)劃下一步行動(dòng)。

Plan節(jié)點(diǎn)的職責(zé)：

• 分析當(dāng)前層級(jí)和上下文
• 規(guī)劃下一步行動(dòng)（ask_user、search、answer、null）
• 輸出current_question，指導(dǎo)Answer節(jié)點(diǎn)回答問(wèn)題
• 判斷是否繼續(xù)循環(huán)（should_continue）

關(guān)鍵設(shè)計(jì)點(diǎn)：

1. 第一次循環(huán)必須詢問(wèn)用戶澄清：

• 當(dāng)current_layer === 1且digging_history為空時(shí)，必須設(shè)置action： “ask_user”
• 提供2-4個(gè)澄清選項(xiàng)，每個(gè)選項(xiàng)是用戶第一人稱的陳述（如“我更關(guān)注產(chǎn)品曝光不足”）

2. 層級(jí)限制：

• 系統(tǒng)最多只有4層
• 當(dāng)current_layer === 4且已有answer_content時(shí)，立即設(shè)置should_continue： false，action： null

3. 智能判斷是否需要搜索：

• 根據(jù)當(dāng)前問(wèn)題和上下文，判斷是否需要搜索相關(guān)資料
• 如果需要，設(shè)置action： “search”，并輸出search_query

4. 判斷是否可以回答：

• 當(dāng)具備足夠上下文時(shí)（用戶已澄清、或已搜索、或已有歷史記錄），設(shè)置action： “answer”
• 輸出current_question，指導(dǎo)Answer節(jié)點(diǎn)回答問(wèn)題

Plan節(jié)點(diǎn)的輸出格式（JSON）：

{

“thinking_process”:”思考過(guò)程（50-100字，用戶友好）”,

“goal”:”當(dāng)前目標(biāo)（20-30字）”,

“plan”:”執(zhí)行計(jì)劃（1、2、3、4編號(hào)列表）”,

“current_layer”:1,

“current_question”:”當(dāng)前層的問(wèn)題（用戶友好，避免技術(shù)術(shù)語(yǔ)）”,

“should_continue”:true,

“action”:”ask_user” | “search” | “answer” | null,

“need_user_clarification”:true | false,

“clarification_options”:[“選項(xiàng)1″,”選項(xiàng)2″,”選項(xiàng)3”],

“tool_call”:{

“tool_name”:”ask_user” | “search” | “answer” | null,

“input_params”:{

“clarification_options”:[…],

“query”:”…”

}

}

}

3. 狀態(tài)更新節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)

狀態(tài)更新節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)將當(dāng)前輪次的結(jié)果保存到digging_history中。

關(guān)鍵設(shè)計(jì)：每次循環(huán)都創(chuàng)建一條新記錄，append到數(shù)組，而不是更新已有記錄。

狀態(tài)更新節(jié)點(diǎn)的代碼：

import copy

defmain(params: dict) -> dict:

#

1. 獲取長(zhǎng)期保存變量（從循環(huán)參數(shù)）

context_data = params.get(‘context_data’, {})

loop_current_layer = params.get(‘current_layer’, 1)

user_query = params.get(‘user_query’, ”)

# 確保context_data是字典類型

ifnotisinstance(context_data, dict):

context_data = {‘digging_history’: []}

# 確保loop_current_layer是int類型

ifnotisinstance(loop_current_layer, int):

try:

loop_current_layer = int(loop_current_layer)

except (ValueError, TypeError):

loop_current_layer = 1

# 從context_data中提取digging_history

digging_history_raw = context_data.get(‘digging_history’, [])

ifnotisinstance(digging_history_raw, list):

digging_history = []

else:

# 創(chuàng)建列表的深拷貝，確保不會(huì)意外修改原始數(shù)據(jù)

digging_history = copy.deepcopy(digging_history_raw)

#

2. 獲取當(dāng)前輪次的結(jié)果

plan_current_layer = params.get(‘plan_current_layer’)

if plan_current_layer isnotNone:

ifnotisinstance(plan_current_layer, int):

try:

plan_current_layer = int(plan_current_layer)

except (ValueError, TypeError):

plan_current_layer = loop_current_layer

current_layer = plan_current_layer

else:

current_layer = loop_current_layer

current_question = params.get(‘current_question’, ”)

# 獲取should_continue：直接透?jìng)髯址担蛔鋈魏翁幚?/p>

should_continue = params.get(‘should_continue’, ‘true’)

plan = params.get(‘plan’, ”)

thinking_process = params.get(‘thinking_process’, ”)

goal = params.get(‘goal’, ”)

# 獲取各分支的新結(jié)果

user_selection_new = params.get(‘user_selection_new’, ”)

search_query = params.get(‘search_query’, ”)

search_results_new = params.get(‘search_results_new’, ”)

answer_content_new = params.get(‘answer_content_new’, ”)

#

3. 創(chuàng)建當(dāng)前輪的新記錄并追加到digging_history

# 創(chuàng)建當(dāng)前輪的新記錄

new_layer_item = {

‘layer’: current_layer,

‘layer_type’: [‘現(xiàn)象拆解’, ‘關(guān)聯(lián)斷裂’, ‘公理化’, ‘重構(gòu)驗(yàn)證’][current_layer

– 1] if1 <= current_layer <= 4else’未知’,

‘user_selection’: user_selection_new if (current_layer == 1and user_selection_new) elseNone,

‘question’: current_question if current_question else”,

‘plan’: plan if plan else”,

‘thinking_process’: thinking_process if thinking_process else”,

‘goal’: goal if goal else”,

‘search_query’: search_query if search_query elseNone,

‘search_results’: search_results_new if search_results_new elseNone,

‘answer_content’: answer_content_new if answer_content_new elseNone

}

# 追加到digging_history數(shù)組

digging_history.append(new_layer_item)

#

4. 確定輸出的current_layer

if plan_current_layer isnotNone:

output_current_layer = plan_current_layer

else:

output_current_layer = loop_current_layer

#

5. 重新構(gòu)建context_data對(duì)象

context_data = {

‘digging_history’: digging_history

}

result = {

‘context_data’: context_data, # 直接輸出對(duì)象

‘current_layer’: output_current_layer, # 使用Plan節(jié)點(diǎn)決定的層級(jí)，或保持原值

‘user_query’: user_query,

‘should_continue’: should_continue # 直接透?jìng)髯址?/p>

}

return result

關(guān)鍵點(diǎn)：

• 使用copy.deepcopy確保不會(huì)意外修改原始數(shù)據(jù)
• 每次循環(huán)都append新記錄，而不是查找并更新已有記錄should_continue
• 直接透?jìng)髯址?，不做任何類型轉(zhuǎn)換current_layer
• 由Plan節(jié)點(diǎn)決定，狀態(tài)更新節(jié)點(diǎn)只負(fù)責(zé)保存

4. 第一性原理的四層下探方法論的實(shí)現(xiàn)

四層下探方法論是整個(gè)智能體的核心邏輯，通過(guò)Plan節(jié)點(diǎn)的提示詞來(lái)實(shí)現(xiàn)。

第1層：現(xiàn)象拆解（解構(gòu)）

• 目標(biāo)：將復(fù)雜問(wèn)題/現(xiàn)象拆解為基本要素
• 方法：物理拆解、功能拆解、成本拆解
• Plan節(jié)點(diǎn)會(huì)規(guī)劃：“需要拆解這個(gè)現(xiàn)象的基本要素”

第2層：關(guān)聯(lián)斷裂（溯源）

• 目標(biāo)：切斷傳統(tǒng)認(rèn)知的類比鏈條
• 方法：質(zhì)問(wèn)“為什么不能”、識(shí)別假設(shè)、追溯起源、5Why分析法
• Plan節(jié)點(diǎn)會(huì)規(guī)劃：“需要追溯這個(gè)現(xiàn)象的起源，切斷傳統(tǒng)認(rèn)知鏈條”

第3層：公理化（第一性原理浮出水面）

• 目標(biāo)：識(shí)別第一性原理
• 標(biāo)準(zhǔn)：不可刪除、不可違背、不可推導(dǎo)
• Plan節(jié)點(diǎn)會(huì)規(guī)劃：“需要識(shí)別第一性原理，判斷是否滿足三不可檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)”

第4層：重構(gòu)驗(yàn)證

• 目標(biāo)：從第一性原理向上推演，驗(yàn)證結(jié)論
• 方法：壓力測(cè)試、最小可行性驗(yàn)證
• Plan節(jié)點(diǎn)會(huì)規(guī)劃：“需要從第一性原理向上推演，驗(yàn)證結(jié)論的正確性”

循環(huán)終止規(guī)則：

• 當(dāng)current_layer === 4且已有answer_content時(shí)，Plan節(jié)點(diǎn)會(huì)設(shè)置should_continue： false，action： null
• 循環(huán)節(jié)點(diǎn)檢測(cè)到should_continue === “false”時(shí)，終止循環(huán)

實(shí)際效果展示

• 用戶輸入“我工作很努力，成果也不錯(cuò)，但為什么年終述職時(shí)領(lǐng)導(dǎo)總是不滿意？”
• 第1層：現(xiàn)象拆解（Plan結(jié)果展示）
• 第2層：關(guān)聯(lián)斷裂（Plan結(jié)果展示 + Search結(jié)果展示）
• 第3層：公理化（Plan結(jié)果展示 + Answer結(jié)果展示）
• 第4層：重構(gòu)驗(yàn)證（Plan結(jié)果展示 + Answer結(jié)果展示）
• 最終報(bào)告（完整的探究報(bào)告）

體驗(yàn)一個(gè)完整流程后，用戶能夠：

• 看到每一層的挖掘過(guò)程和結(jié)果
• 理解為什么這樣下探
• 獲得第一性原理結(jié)論
• 獲得可執(zhí)行的行動(dòng)方案
• 感受到深度思考的樂(lè)趣和系統(tǒng)性思維的魅力

關(guān)于智能體平臺(tái)

搭建這個(gè)智能體使用的是工作流平臺(tái)，它提供了完整的工作流搭建能力：

• 可視化工作流：通過(guò)拖拽節(jié)點(diǎn)就能搭建復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程
• LLM節(jié)點(diǎn)：內(nèi)置多種大模型，支持靈活的提示詞工程
• 代碼節(jié)點(diǎn)：支持Python代碼，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理邏輯
• 循環(huán)節(jié)點(diǎn)：支持循環(huán)調(diào)用子工作流，實(shí)現(xiàn)批量處理
• 變量管理：完善的狀態(tài)管理和變量傳遞機(jī)制
• 工具節(jié)點(diǎn)：支持搜索工具、用戶輸入節(jié)點(diǎn)等

最關(guān)鍵的是，你可以把搭建好的智能體直接發(fā)布到小程序，不需要自己搞備案、買(mǎi)服務(wù)器，用戶體驗(yàn)流暢，價(jià)值完全不同。

（主工作流）

（子工作流）

寫(xiě)在最后

這個(gè)智能體的核心價(jià)值不在于技術(shù)有多復(fù)雜，而在于它把”第一性原理思考”這件事的門(mén)檻降低了。

通過(guò)AI自動(dòng)層層追問(wèn)，我們可以在幾分鐘內(nèi)完成一次深度的第一性原理分析，從現(xiàn)象到本質(zhì)，找到行為背后的底層邏輯。這種體驗(yàn)雖然不能完全替代人類的深度思考，但足以讓我們獲得寶貴的洞察和可執(zhí)行的行動(dòng)方案。

如果你也想搭建類似的智能體，或者對(duì)技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)感興趣，歡迎交流。

體驗(yàn)鏈接：https://yuanqi.tencent.com/webim/#/chat/PedpBb?appid=2006613871076734592

歡迎體驗(yàn)“第一性：真相挖掘Agent”，并反饋任何建議或BUG。