Slow AI
慢速 AI（Slow AI）描述的是一种新的 agent 交互现实：系统完成任务所需的时间从几秒扩展到几分钟、几小时，甚至几天，传统的轮流对话体验因此被打断。
为什么它是新问题
短对话里的等待主要是延迟问题。
长时运行任务里的等待会变成控制感问题。用户会担心系统是否跑偏、是否超预算、是否还记得原始目标，以及中途停掉后还能保留多少成果。
核心交互模式
- Run Contract（运行契约）：提前说明时间窗口、成本上限、完成定义和硬边界
- Conceptual Breadcrumbs（概念性面包屑）：持续汇报中间结论，而不只是技术日志
- Context Reboarding（上下文重新接入）：用户回来时，用恢复摘要重新装载原始意图和关键决策
- Tiered Notifications（分层通知）：把需要立即介入的阻塞、影响质量的决定和任务完成通知分级处理
- Salvage Value（残值）：任务中止后明确哪些中间产物仍然可以复用
与传统加载反馈的区别
进度条适合短时、线性、步骤已知的任务。
Slow AI 需要的是对中间判断、剩余风险和可回收成果的持续解释，因此它更接近长程项目管理界面，而不是加载动画。