AI Agent 遇到复杂问题， 是怎么一步步解决的？
这是一个基于常见工程难题组合出的大型移动端 SDK 裁剪演练： 依赖长期演进、边界不断变化，还要在有限周期内逐轮识别可删闭包， 同时保证核心功能不被破坏。它只用于解释方法，不对应任何实际项目。
六条约束同时成立，四种方案接受同一轮审判。前三条路走不完，AI Agent 才成为可执行解。
人能判断单个问题，但难以持续处理大量候选并跟踪每轮反馈。
✗ 不可达脚本需要确定规则；这里的边界来自编译、运行和业务现场，写不成一套静态规则。
✗ 不成立能给一次修改，却不会持有长程状态、读取下一次反馈、回退并自行换候选。
✗ 走不完持有目标与进度，调用工具拿反馈，根据证据修复、回退、跳过，再决定下一轮。
✓ 唯一可执行解每一轮都走同一条 iLoop：目标边界 → 候选假设 → 最小改动 → 依赖生成 → 编译反馈 → 运行取证 → 证据判定 → 记录续跑。点任意一轮， 看 Agent 为什么继续、修复、跳过或补证。
R01 ROUND 01 / 10 · 等待回放
长任务中断后，从断点续跑
本轮关键长任务靠外置状态续跑，不靠一个对话窗口硬撑。等待探针进入第一个节点…
执行者不能只靠自己
给自己判分。
换一个提示词仍可能共享同一套盲区。iLoop 把“验证”拆成模型外的真实反馈， 以及目标不同的独立验收。
真编译、真日志、真 UI、真截图、真 Crash。模型推断不能冒充机器观测。
高风险任务换一个没参与实现的 Agent，只按验收标准和证据判定。
不是把所有工具跑一遍，
而是先问要验证什么。
每一轮只补最有区分度的证据缺口。这样小改动不会被全量回归拖住， UI 问题也不会用一段源码搜索来假装已经看过真实画面。
四道关没闭合，
就只能继续找证据。
阅读 VDD 方法 ↗ 证据与现象来自同一次发生。
覆盖实际版本、入口、端和条件。
解释为什么发生，不只看到相关性。
关键条件变化时，现象也随之变化。
把一次对话，变成一套
能持续交付的制度。
L1 只看不改，L2 在明确范围内动手，L3 必须有授权、清单和验收标准。
保存症状、假设、支持与反对证据，以及下一条最值得做的检查。
同一根因反复失败就停手；账号、权限和缺输入及时升级人。
可复现的工程坑进入错题本，在下一次开工前被主动召回。
判断力留在核心，
业务与平台做成插件。
内核只关心证据、能力、工作流和经验。iOS 是第一个官方插件， 把 build、launch、日志、UI 层级、截图、Crash 和真机自动化接进同一条验证链。
开源版已经发布
当前版本包含平台无关内核、入口协议、工作流、病例、证据 Gate、 独立验收、错题本，以及第一个 iOS 官方插件。