Research is the first test case. The real question is how humans and agents work together.
Human 提交任务 → AI 独立处理 → Human 等待 → AI 返回结果 → Human 再反馈
Human 只能等。AI 看不到 Human 中途的修改。只拿到结果，看不到判断过程。
Human 和 Agent → 共享同一个任务状态 → 可以交错行动 → 彼此读取最新修改 → 共同形成结果
Agent 不覆盖 Human。Human 不等待 Agent。双方在过程中相互适应。
Agent 阅读上传的 Markdown 资料，提取 Evidence，提出 Claim：
"欧盟产业政策正在普遍要求外资企业本地化生产。"
研究员认为判断太绝对，不等 Agent 完成就直接修改：
"本地化压力主要集中在获得公共支持和涉及战略供应链的行业。"
Agent 此前已基于旧 Claim 准备更新。系统发现版本冲突。
拒绝旧写入。没有覆盖 Human 的修改。
Agent 重新读取修改后的 Claim，补充 Evidence，据此更新 Brief。
协作继续。不是重来。
这不是一次"提问—回答"，而是一段共同完成任务的过程。
See how Human and Agent revise claims, exchange control, protect human decisions, and produce a traceable final brief.
Human 和 Agent 终于看见了同一个任务状态。
但仍然：双方大体上还是轮流行动。
Human 和 Agent 不再需要等待对方完成整轮工作。
不做聊天框，做共享任务状态。
协作不以消息流为中心，而是围绕一组持续演化的共享对象。
不让 Agent 直接生成整份 Workspace，而是提交有限动作。
14 种 Action，每次最多 3 个。校验后统一入口。
Human 的修改优先于旧 Agent 结果。
Agent 不能覆盖 Human。旧版本写入被拒绝而非静默合并。
Agent 不确定时必须询问或等待。
REQUEST_HUMAN_INPUT 和 WAIT 显式交换控制权。不是越自主越好。
不只评估最终报告，还评估协作过程。
Outcome · Process · Traceability 三层。支持 JSON / Markdown 导出。
Agent 是任务参与者，不是内容生成器。
Agent 的价值不在于一次生成多少内容，而在于它能够在环境中持续行动、接收反馈并调整。