CO 规范（完整文本）

CO 规范（完整文本）

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• 英文权威版本： CO: Full Specification（英文）
• 版本： v1.1
• 许可： CC BY 4.0（Creative Commons 署名 4.0 国际许可协议）

摘要

CO（认知编排）论文提出一套领域无关的方法论，用以结构化人类与自主系统之间的协作。其中心主张是：“机构知识命题”——决定 AI 产出质量的主要因素不是模型能力，而是围绕模型的机构上下文。两个使用同一款模型的组织，如果一方投资于使自身机构知识机器可读，另一方未作投资，产出质量会出现显著差距。

CO 识别出在无机构上下文下任何 AI 部署都会出现的三种失败模式：遗忘（随上下文填满而遗失指令）、惯例漂移（沿用通用做法而非组织自身惯例）、以及安全盲区（优先完成任务而非遵守组织安全要求）。这三种失败模式不是模型缺陷，而是上下文缺失。CO 通过一套五层架构回应：意图（专职代理）、上下文（机构手册）、护栏（确定性执行）、指令（含审批门的方法论）、学习（观察—捕捉—演化流水线）。

CO 从面向代码生成的认知编排（COC）中归纳而来，后者是首个具体领域应用。目前已有七个领域应用，涵盖软件、研究、学习、金融、教育、治理与合规。论文阐述八项首要原则并以可证伪形式陈述，界定符合性标准，并提供向新领域扩展的应用模板。论文明确 CO 不涵盖的边界：它不是治理哲学（那是 CARE），也不是密码学信任协议（那是 EATP）。

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