FAQ¶
Q1: 这个库和普通优化框架有什么区别¶
它提供完整迁移链路：点位语义映射、草案生成、发布前评分阈值检查、失败后自动修正流程。
Q2: 没有 LLM 还能用吗¶
可以。系统会降级到规则路径，仍可输出可校验草案。
Q3: 为什么不直接下发控制指令¶
v0.4 定位是配置迁移和仿真评估。自动闭环控制不在当前版本范围内。
Q4: 如何接入现有模型¶
实现 PredictorProtocol 并注入 PredictionOptimizationPipeline。详见 Python SDK 扩展点。
Q5: 如何定位发布失败原因¶
优先看：
1. MigrationValidationReport.issues
2. TemplateQualityReport.issues
3. AgenticRunReport.reflections
Q6: 可以接哪些模型服务¶
支持 OpenAI 兼容协议。已适配 Kimi、Qwen、DeepSeek、OpenAI 的配置方式。