后果模型：预测动作执行后果以解决智能体长流程可靠性难题

ScaledThought 提出智能体技术栈中应引入后果模型，通过在执行动作前预测成功概率与潜在失败原因来阻止错误累积。文章指出当前大语言模型长链路任务受限于复合错误率且缺乏因果干预训练，后果模型只读取输入并返回良好校准的概率与简短失败标签。该模型可直接利用 CI 日志、命令行等天然结果数据进行训练，适用于高危操作门控和按完成结果计费等场景。