Training
実際に動かし、対話してみる
同じシナリオをルールベースと LLM でそれぞれ一回ずつ実行し、並べて比較する。
●進行中·第 5 週· 預估 70 分鐘
對話操作者
這一關要做什麼
同じシナリオでも、二つのエンジンでは動きが異なる。ルールベースは固定的で予測しやすく、想定外の状況は有人対応に転送する。LLM は「元の医師に診てもらいたい」を理解し、順序も自分で決めるが、予測しづらい。 違いの原因は「どちらが賢いか」ではなく、「誰が次の一手を決めるか」である。 まずルールベースで一回実行し、次に LLM で一回実行して、二つの Timeline を並べて比較し、少なくとも 3 か所の違いを指摘した対照表を提出する。
驗收條件
1 / 3 已達成- 同じシナリオでルールベースの Run を一回完了したRun 狀態
- 同じシナリオで LLM の Run を一回完了したRun 狀態
現時点ではルールベースの一回のみで、まだ LLM エンジンで同じシナリオを開始していない。
- 対照表で少なくとも 3 か所の挙動の違いを指摘し、原因を説明している講師人評
2 か所（手順の順序、時間帯の提案方法）は提出済み。あと 1 か所必要。
標籤代表這一條的事實來源。除「講師人評」外，全部由系統狀態推導，不採信 Agent 的自述。
狀態
進行中
原型不持久化：重整頁面後回到假資料的初始狀態。