feat: expand auditable policy experiments and organization autonomy

README.md

@@ -8,10 +8,14 @@ InsideGov 是一个面向政企互动研究与政策演示的多智能体实验
 2. 政策兑现与承诺可信度；
 3. 产业补贴、企业进入与产能演化。
 
+核心世界现已继续演化到**城市模仿、企业退出与政府救助**：竞争城市会观察成功项目并自主选择模仿策略，需求冲击后困难企业进入跨部门救助会商，可严格比较市场退出、无条件救助和附条件救助的就业—财政—效率权衡。见 [docs/DYNAMIC_COMPETITION.md](docs/DYNAMIC_COMPETITION.md)。
+
 另有一个**独立的人才对接场景**（需求 ↔ 政策 ↔ 能力映射），把「沟通协商机制」建成可运行的 2x2 反事实实验：语言模式（官话/人话）× 中介平台（关/开）。见 [docs/TALENT_SCENARIO.md](docs/TALENT_SCENARIO.md)。
 
 再有一个**政企协商机制实验室**（双边协商与共同问题建构）：企业带着私有信息（真实需求 ≠ 第一轮表达）、政府带着有限认知进入协商，七种协商机制（自由/政策匹配/澄清优先/复述确认/约束先行/多方案/分阶段承诺）在完全相同的初始世界上反事实对比，产出帕累托前沿与 H1-H7 假设检验。见 [docs/NEGOTIATION_LAB.md](docs/NEGOTIATION_LAB.md)。
 
+低质项目识别已升级为**无答案标签的证据型尽调实验**：政府 Agent 自主选择调查顺序和最终处置，只能观察企业材料与独立核验证据；隐藏的多维项目状态仅用于生成证据和事后结算。前端可比较五种程序、多 seed、误签/误伤和阈值曲线。见 [docs/DUE_DILIGENCE_RESEARCH.md](docs/DUE_DILIGENCE_RESEARCH.md)。
+
 ## 设计原则
 
 - **LLM 负责想，模拟器负责算**：认知策略可替换，财政、土地、合同、项目、产能等状态由确定性规则更新。
@@ -20,7 +24,7 @@ InsideGov 是一个面向政企互动研究与政策演示的多智能体实验
 - **实验必须可复现**：种子、配置、干预和事件日志构成完整实验记录。
 - **seed 生成世界，不是只生成噪声**：种子同时决定城市财政/产业禀赋、企业私有偏好、部门底线、信用先验和项目扰动。
 - **三个场景共用一个世界**：招商、履约和产业演化不是三套脚本，而是一条因果链。
-- **组织而非个人是行动者**：不同部门拥有不同动作集并自主决定行动或等待；议程、会前沟通、联盟、风险政策、程序转换和行动顺序可以变化，财政、合同与生产边界仍保持刚性。
+- **组织而非个人是行动者**：不同部门拥有不同标准行为模板、职责能力、信息权限和禁止事项；Agent 可提出目录外行动并自主决定行动或等待，财政、合同与生产边界仍保持刚性。
 
 ## 快速开始
 
@@ -89,7 +93,7 @@ tests/               可复现性和关键约束测试
 ## 当前能力
 
 - 三座异质城市、招商局—财政局—市领导—企业董事会可执行 Agent 与供应商网络；
-- **组织行动内核**：招商、财政、司法审查、园区、市领导、企业与产业基金拥有角色专属动作集；各部门自主争夺有限注意力，正式程序可启动、暂停、退回、恢复或重新议程化，企业可在任意轮次接受、还价、退出、等待或选址；前端完整回放模型选择、规则门与行动后复盘。
+- **组织行动内核**：招商、财政、司法审查、园区、市领导、企业与产业基金拥有角色专属标准行为模板，但模板不是行动上限；开放行动经能力、禁止事项和执行原语编译后进入世界。各部门自主争夺有限注意力，正式程序可启动、暂停、退回、恢复或重新议程化。
 - **组织自主学习闭环**：组织保存跨季度计划树并比较候选策略；可提出目录外行动并接受职责和资源审查；上级政策、会议、竞争、财政、舆情和领导更替形成内生机会窗口；否决、协调和企业回应持续更新信任、策略偏好、组织惯例与可迁移教训。
 - Agent 私有观察、记忆检索、结构化行动、事后复盘与财政否决协调；
 - 多维招商政策包和企业异质偏好；
@@ -104,11 +108,11 @@ tests/               可复现性和关键约束测试
 - **P2 产品闭环**：历史季度复制、自然语言干预人工确认、证据约束的 Agent 访谈、HTML/JSON 自动报告、文本材料参数抽取与溯源。
 - **真实案例校准**：合肥—蔚来公开参数卡，本级财政与三类联合产业基金分账结算，以及15%—35%财政空间敏感性。
 - **人才对接场景**：企业需求向量化表达、政策工具包与语言模式（官话/人话）设计、人才解读协商（理解度/信任/覆盖度）、可选平台翻译撮合、合同分期兑现与知识外溢，以及 2x2 反事实矩阵。
-- **政企协商机制实验室**：企业双层需求（真实/表达错位）与政府信念分离、七种协商机制严格反事实对比、理解差距与语义/激励对齐度量、低质项目签约前识别（veto）、分阶段履约结算，以及多种子矩阵（均值/方差 + 帕累托前沿 + H1-H7 假设检验 + 语言探针）。
+- **政企协商机制实验室**：企业双层需求与政府信念分离、七种协商机制反事实对比；低质项目模块不读取答案标签，由资金/技术/市场/治理/交付证据驱动多 Agent 自主尽调，并报告假阳性、假阴性、Brier、阈值敏感性和分阶段承诺结果。
 
 ## 产品文档
 
-完整的产品定位、目标用户、端到端流程、世界与 Agent 设计、功能需求、验收标准和版本路线见 [docs/PRODUCT.md](docs/PRODUCT.md)。组织行动的现实依据与编码边界见 [docs/research/organizational-behavior-evidence.md](docs/research/organizational-behavior-evidence.md)，计划、开放行动、机会窗口和学习机制见 [docs/research/organization-autonomy-upgrade.md](docs/research/organization-autonomy-upgrade.md)。系统实现另见 [docs/ARCHITECTURE.md](docs/ARCHITECTURE.md)，研究机制与结论边界见 [docs/MODEL.md](docs/MODEL.md)。人才对接场景的设计理念、机制量化与实验结果见 [docs/TALENT_SCENARIO.md](docs/TALENT_SCENARIO.md)；政企协商机制实验室的七机制设计、对齐度量、H1-H7 假设与帕累托结论见 [docs/NEGOTIATION_LAB.md](docs/NEGOTIATION_LAB.md)。
+完整的产品定位、目标用户、端到端流程、世界与 Agent 设计、功能需求、验收标准和版本路线见 [docs/PRODUCT.md](docs/PRODUCT.md)。组织行动的现实依据与编码边界见 [docs/research/organizational-behavior-evidence.md](docs/research/organizational-behavior-evidence.md)，计划、开放行动、机会窗口和学习机制见 [docs/research/organization-autonomy-upgrade.md](docs/research/organization-autonomy-upgrade.md)。系统实现另见 [docs/ARCHITECTURE.md](docs/ARCHITECTURE.md)，研究机制与结论边界见 [docs/MODEL.md](docs/MODEL.md)。人才对接场景见 [docs/TALENT_SCENARIO.md](docs/TALENT_SCENARIO.md)；政企协商机制见 [docs/NEGOTIATION_LAB.md](docs/NEGOTIATION_LAB.md)；无答案标签尽调研究见 [docs/DUE_DILIGENCE_RESEARCH.md](docs/DUE_DILIGENCE_RESEARCH.md)。
 
 ## 研究边界
 

apps/web/app/components/DueDiligenceLab.tsx

@@ -0,0 +1,109 @@
+"use client";
+
+import { useEffect, useMemo, useState } from "react";
+import {
+  api,
+  type DueDiligenceCase,
+  type DueDiligenceReport,
+} from "../lib/api";
+
+const decisions: Record<string, string> = {
+  approve: "正式推进",
+  conditional_pilot: "可逆试点",
+  defer: "补证后再议",
+  reject: "签约前否决",
+};
+const dimensionNames: Record<string, string> = {
+  financing: "资金闭合",
+  technology: "技术成熟",
+  market: "市场验证",
+  governance: "治理信用",
+  execution: "交付能力",
+};
+
+export function DueDiligenceLab() {
+  const [report, setReport] = useState<DueDiligenceReport | null>(null);
+  const [program, setProgram] = useState("adaptive_staged");
+  const [seed, setSeed] = useState(3);
+  const [firmId, setFirmId] = useState("firm_risky");
+  const [busy, setBusy] = useState(true);
+  const [error, setError] = useState("");
+
+  useEffect(() => {
+    let alive = true;
+    void api.dueDiligence()
+      .then((value) => {
+        if (!alive) return;
+        setReport(value);
+        setSeed(value.configuration.seeds[0]);
+      })
+      .catch((caught) => alive && setError(String(caught)))
+      .finally(() => alive && setBusy(false));
+    return () => { alive = false; };
+  }, []);
+
+  const run = useMemo(
+    () => report?.program_runs.find((item) => item.program === program && item.seed === seed),
+    [program, report, seed],
+  );
+  const current = useMemo(
+    () => run?.cases.find((item) => item.firm_id === firmId) ?? run?.cases[0],
+    [firmId, run],
+  );
+  const contrast = useMemo(() => {
+    if (!report) return [];
+    return ["light_screen", "independent_verification", "adaptive_staged"].map((id) => {
+      const row = report.program_runs.find((item) => item.program === id && item.seed === seed);
+      return row?.cases.find((item) => item.firm_id === "firm_risky");
+    }).filter((item): item is DueDiligenceCase => Boolean(item));
+  }, [report, seed]);
+
+  if (busy) return <section className="diligence-lab loading"><small>EVIDENCE-GATED DUE DILIGENCE</small><h2>正在运行 5 种程序 × 8 个随机种子…</h2></section>;
+  if (error || !report) return <section className="diligence-lab"><h2>研究矩阵未完成</h2><p className="error-text">{error}</p></section>;
+
+  return (
+    <section className="diligence-lab">
+      <header>
+        <div><small>UNKNOWN FIRM · NO ORACLE LABEL</small><h2>面对没有答案标签的新企业，什么程序更有识别力？</h2><p>{report.research_question}</p></div>
+        <span>Agent 看不到真实质量 ✓</span>
+      </header>
+
+      <div className="diligence-programs">
+        {report.program_summary.map((item) => (
+          <button key={item.id} className={program === item.id ? "active" : ""} onClick={() => setProgram(item.id)}>
+            <small>{item.runs} SEEDS</small><strong>{item.name}</strong><p>{item.description}</p>
+            <div><span>识别失败项目 <b>{pct(item.metrics.recall.mean)}</b></span><span>不误伤好项目 <b>{pct(item.metrics.specificity.mean)}</b></span><span>尽调成本 <b>{item.metrics.diligence_cost.mean.toFixed(1)}</b></span></div>
+          </button>
+        ))}
+      </div>
+
+      <section className="diligence-contrast">
+        <header><h3>同一企业、同一 Seed，只改变证据程序</h3><select value={seed} onChange={(event) => setSeed(Number(event.target.value))}>{report.configuration.seeds.map((value) => <option key={value}>{value}</option>)}</select></header>
+        <div>
+          {contrast.map((item) => <article key={item.program}><small>{report.program_summary.find((row) => row.id === item.program)?.name}</small><strong className={item.decision}>{decisions[item.decision]}</strong><p>事前风险 {pct(item.estimated_failure_probability)} · 不确定性 {pct(item.uncertainty)}</p><span>{item.evidence.length} 项证据 / {item.elapsed_days} 天 / 成本 {item.diligence_cost.toFixed(2)}</span></article>)}
+        </div>
+      </section>
+
+      <div className="diligence-detail">
+        <section>
+          <header><h3>证据链</h3><select value={current?.firm_id ?? ""} onChange={(event) => setFirmId(event.target.value)}>{run?.cases.map((item) => <option value={item.firm_id} key={item.firm_id}>{item.firm_name}</option>)}</select></header>
+          {current?.evidence.map((item) => (
+            <article key={item.id}>
+              <i>R{item.round}</i><div><small>{item.requested_by} · {dimensionNames[item.dimension]}</small><strong>{item.source_type}</strong><p>{item.summary}</p></div><span>可靠度<b>{pct(item.reliability)}</b></span><span>材料主张<b>{pct(item.claim_value)}</b></span><span>核验观察<b>{pct(item.observed_quality)}</b></span>
+            </article>
+          ))}
+        </section>
+        <section>
+          <h3>Agent 自主性与规则边界</h3>
+          <ol>{current?.agent_turns.map((turn, index) => <li key={index}><i>{index + 1}</i><span><b>{String(turn.actor_id)}</b>{String(turn.action_id)}<small>{String(turn.rationale ?? "基于风险与信息价值选择下一步")}</small></span></li>)}</ol>
+          {current && <div className="diligence-verdict"><small>FINAL DECISION</small><strong>{decisions[current.decision]}</strong><p>规则引擎没有替 Agent 判断项目好坏；只负责证据可见性、权限、硬红线和事后结算。</p><code>decision_used_hidden_label = {String(current.decision_used_hidden_label)}</code></div>}
+        </section>
+      </div>
+
+      <section className="threshold-panel"><h3>阈值不是答案：它改变误放与误伤的取舍</h3><div>{report.threshold_curve.map((item) => <article key={item.threshold}><b>{item.threshold.toFixed(2)}</b><span className="catch" style={{height: `${item.true_positive_rate * 100}%`}} /><span className="hurt" style={{height: `${item.false_positive_rate * 100}%`}} /><small>抓到 {pct(item.true_positive_rate)}<br/>误伤 {pct(item.false_positive_rate)}</small></article>)}</div></section>
+      <p className="boundary">{report.interpretation_boundary}</p>
+    </section>
+  );
+}
+
+function pct(value: number) { return `${(value * 100).toFixed(0)}%`; }

apps/web/app/components/DynamicCompetitionLab.tsx

@@ -0,0 +1,195 @@
+"use client";
+
+import { useEffect, useMemo, useState } from "react";
+import {
+  api,
+  type DynamicCompetitionReport,
+  type DynamicRescueDecision,
+} from "../lib/api";
+
+const decisionNames: Record<string, string> = {
+  market_exit: "市场退出",
+  unconditional_rescue: "无条件救助",
+  conditional_rescue: "附条件救助",
+  unconditional: "无条件救助",
+  conditional: "附条件救助",
+  reject_rescue: "拒绝救助",
+  aggressive_imitation: "激进模仿",
+  targeted_imitation: "定向模仿",
+  blocked: "被硬约束拦截",
+};
+
+export function DynamicCompetitionLab() {
+  const [report, setReport] = useState<DynamicCompetitionReport | null>(null);
+  const [selected, setSelected] = useState("conditional");
+  const [busy, setBusy] = useState(true);
+  const [error, setError] = useState("");
+
+  async function run() {
+    setBusy(true);
+    setError("");
+    try {
+      setReport(await api.dynamicCompetition());
+    } catch (caught) {
+      setError(String(caught));
+    } finally {
+      setBusy(false);
+    }
+  }
+
+  useEffect(() => {
+    let alive = true;
+    void api
+      .dynamicCompetition()
+      .then((result) => {
+        if (alive) setReport(result);
+      })
+      .catch((caught) => {
+        if (alive) setError(String(caught));
+      })
+      .finally(() => {
+        if (alive) setBusy(false);
+      });
+    return () => {
+      alive = false;
+    };
+  }, []);
+
+  const current = useMemo(
+    () => report?.variants.find((item) => item.id === selected),
+    [report, selected],
+  );
+  const sampleRescue = current?.rescue_decisions.find(
+    (item) => item.decision !== "reject_rescue",
+  ) ?? current?.rescue_decisions[0];
+
+  if (busy)
+    return (
+      <section className="dynamic-lab loading">
+        <small>DYNAMIC COMPETITION · SAME SEED</small>
+        <h2>正在运行三种退出与救助制度…</h2>
+        <p>共同随机种子、共同城市模仿、共同 Q10 需求冲击，仅改变救助制度。</p>
+      </section>
+    );
+  if (error || !report)
+    return (
+      <section className="dynamic-lab">
+        <small>DYNAMIC COMPETITION</small>
+        <h2>实验未完成</h2>
+        <p className="error-text">{error}</p>
+        <button onClick={() => void run()}>重新运行</button>
+      </section>
+    );
+
+  return (
+    <section className="dynamic-lab">
+      <header>
+        <div>
+          <small>DYNAMIC COMPETITION · SEED {report.seed}</small>
+          <h2>城市模仿 → 产能过剩 → 企业退出与政府救助</h2>
+          <p>
+            Q10 需求下降 {Math.abs(report.common_conditions.demand_shock * 100).toFixed(0)}%，
+            三个世界只改变救助制度。
+          </p>
+        </div>
+        <span>24 季度真实规则推演</span>
+      </header>
+
+      <ol className="causal-ribbon">
+        {report.causal_chain.map((item, index) => (
+          <li key={item}>
+            <i>{index + 1}</i>
+            <span>{item}</span>
+          </li>
+        ))}
+      </ol>
+
+      <div className="policy-cards">
+        {report.variants.map((variant) => (
+          <button
+            key={variant.id}
+            className={variant.id === selected ? "active" : ""}
+            onClick={() => setSelected(variant.id)}
+          >
+            <small>制度 {variant.id === "market_exit" ? "A" : variant.id === "unconditional" ? "B" : "C"}</small>
+            <h3>{variant.name}</h3>
+            <p>{variant.description}</p>
+            <div>
+              <span>
+                就业 <b>{variant.final.total_employment.toLocaleString()}</b>
+              </span>
+              <span>
+                退出 <b>{variant.final.exited_firms}</b>
+              </span>
+              <span>
+                僵尸 <b>{variant.final.zombie_firms}</b>
+              </span>
+              <span>
+                救助 <b>{variant.final.rescue_spending.toFixed(1)}亿</b>
+              </span>
+            </div>
+          </button>
+        ))}
+      </div>
+
+      {current && (
+        <div className="dynamic-evidence">
+          <section>
+            <h3>{current.name}：季度演化</h3>
+            <div className="trajectory-chart">
+              {current.trajectory.map((item) => (
+                <div key={item.quarter} title={`Q${item.quarter} 利用率 ${(item.utilization * 100).toFixed(0)}%`}>
+                  <i style={{ height: `${Math.max(3, item.utilization * 100)}%` }} />
+                  <span>Q{item.quarter}</span>
+                </div>
+              ))}
+            </div>
+            <div className="evolution-stats">
+              <span>模仿项目 <b>{current.final.imitation_projects}</b></span>
+              <span>模仿产能 <b>{current.final.imitation_capacity.toFixed(1)}</b></span>
+              <span>期末总产能 <b>{current.final.capacity.toFixed(1)}</b></span>
+              <span>期末利用率 <b>{(current.final.utilization * 100).toFixed(1)}%</b></span>
+            </div>
+          </section>
+          <section>
+            <h3>一次真实救助会商</h3>
+            {sampleRescue ? <RescueMeeting decision={sampleRescue} /> : <p>该制度下没有发生救助会商。</p>}
+          </section>
+        </div>
+      )}
+
+      <div className="dynamic-conclusion">
+        {Object.entries(report.headline_comparison).map(([key, value]) => (
+          <p key={key}><b>{decisionNames[key] ?? key}</b>{value}</p>
+        ))}
+      </div>
+      <p className="boundary">{report.interpretation_boundary}</p>
+    </section>
+  );
+}
+
+function RescueMeeting({ decision }: { decision: DynamicRescueDecision }) {
+  return (
+    <div className="rescue-meeting">
+      <div className="meeting-limit">
+        <span>企业申请 <b>{decision.requested_amount.toFixed(1)} 亿</b></span>
+        <span>财政硬上限 <b>{decision.finance_limit.toFixed(1)} 亿</b></span>
+        <span>最终执行 <b>{decision.approved_amount.toFixed(1)} 亿</b></span>
+      </div>
+      {decision.turns.map((turn, index) => (
+        <article key={`${turn.actor_id}-${index}`}>
+          <small>{turn.actor_id}</small>
+          <strong>{decisionNames[turn.act ?? ""] ?? turn.act}</strong>
+          <p>{turn.summary}</p>
+        </article>
+      ))}
+      <div className="rule-settlement">
+        <small>RULE ENGINE SETTLEMENT</small>
+        <p>
+          产能 {decision.capacity_before.toFixed(1)} → {decision.capacity_after.toFixed(1)}；
+          岗位 {decision.jobs_before} → {decision.jobs_after}。
+        </p>
+      </div>
+    </div>
+  );
+}