优先级排序 + 探索发现：先做哪个，与如何不只走老路
优先级解决「先做哪个」，探索解决「敢不敢走没走过的路」——Module D 收官。
立靶：两个让人栽跟头的盲区
Module D 一路拆了不少设计模式。今天收官，补上两个最容易被忽略、却最影响 Agent 实战表现的模式——优先级排序（Prioritization） 和 探索与发现（Exploration and Discovery）。
它们盲在哪？因为不像「工具调用」那样有明确的 API 形态，而是藏在 Agent 的决策层：面前摆着一堆能做的事，先动哪个手？已知路径走不通，要不要往没走过的方向探一探？这两个问题答错，Agent 不会报错崩溃，只会「忙活半天、跑偏方向」——这是最贵的失败。
先看反面，把靶子立清楚。没有优先级的 Agent：眉毛胡子一把抓。用户一句话塞了五个诉求，它从第一个顺序处理；后台来了十条待办，它按到达顺序排队。结果是被低价值任务带跑——花 80% 算力在「顺手但不重要」的事上，真正卡住全局的阻塞项排在第八位迟迟没碰。不会探索的 Agent：只走老路。给它开放式问题——「排查这个偶发 bug」「调研这个新方向值不值得做」——它沿最显眼的已知路径走到底，走不通就停，输出一句「未找到相关信息」。它不会主动生成假设，不会想「会不会是另一个我还没看的模块」。一个关于怎么选，一个关于敢不敢往未知走。
框架一：优先级排序——先做哪个
优先级排序的本质，是 Agent 在多个候选任务/子目标/请求之间，用显式维度算出一个执行顺序，而不是按到达顺序或随机处理。核心是四个维度，有判断次序：
| 维度 | 问什么 | 在排序里的角色 |
|---|---|---|
| 依赖关系 | 这件事被别的事卡着吗？做完它能解锁什么？ | 硬约束，优先于一切——被阻塞的不能先做，能解锁多项的优先做 |
| 紧急度 | 多久内必须完成？deadline 多近？ | 时间轴排序，临期上浮 |
| 重要度 | 做了对总目标贡献多大？ | 价值排序，决定「值不值得现在做」 |
| 成本收益 | 投入多少？产出多少？ | 同级别里的效率裁决，高 ROI 先做 |
实战判断次序：先解依赖（拓扑排序）→ 再看紧急与重要的组合 → 同档内用成本收益裁决。依赖是硬约束（顺序错了后面全白做）；紧急×重要是经典艾森豪威尔矩阵；成本收益是同格子里并列时的最后一刀：
| 重要 | 不重要 | |
|---|---|---|
| 紧急 | 立刻做（active） | 快速处理或委托，别占主线 |
| 不紧急 | 排进计划、别遗忘 | 能砍就砍，别让它占资源 |
要点明一个常被混淆的边界：优先级 ≠ 调度。优先级回答「选哪个」（从候选集挑下一个动手的），调度回答「同时做几个」（并发度、WIP 上限、何时切换）。两者配合：优先级排出队列顺序，调度按 WIP 限制从队头取任务。
框架二：探索与发现——敢不敢走没走过的路
探索模式解决：在未知或开放的解空间里，Agent 主动去试没走过的路径，而不是只沿已知最优反复打转。核心张力一句话——exploration vs exploitation：
| Exploration（探索） | Exploitation（利用） | |
|---|---|---|
| 做什么 | 试新假设、新路径、新区域 | 沿当前已知最优继续深挖 |
| 赌的是 | 可能有更好的解还没被发现 | 当前这条路收益确定 |
| 风险 | 花预算却一无所获 | 困在局部最优，错过更好的 |
| 偏向时机 | 信息不足、解空间大、屡屡碰壁 | 信息充分、已找到够好的、预算将尽 |
什么任务必须靠探索撑着？三类典型：研究型任务（答案不在某个固定文档里，要主动撒网）、找 bug / 排障（偶发问题、根因不明，要列多个怀疑点逐一验证）、开放式问题求解（没有标准答案，靠生成多个候选再筛）。探索的运转是一个不轻易停的循环：生成假设 → 验证 → 看结果调整方向 →（覆盖不够就）再生成新假设。关键纪律是覆盖度优先，不轻易停——不会探索的 Agent 验证完第一个假设失败就收手，会探索的 Agent 会问「我还有哪些区域没看过」，在预算耗尽前持续扩大覆盖。
Case：同一个任务，两个模式怎么协同
任务：「线上偶发 500 错误，排查并修复，今天下班前要有结论。」
优先级先介入，把任务拆开排序：依赖——要先定位才能修，「定位」阻塞「修复」，定位排第一；紧急——有 deadline，主线锁定这件事，其他后台请求降级；重要——线上错误影响用户，落在「紧急且重要」象限 → active；成本收益——定位先看日志（低成本高信息），而不是一上来就压测。
探索接管「定位」这一步——根因不明，正是开放解空间：生成假设（A 上游超时 / B 连接池打满 / C 边界输入），不只验 A 而是三个都列出、按成本先验最便宜的；验证 A 失败 → 不停手转向 B（NEVER STOP 的纪律）；覆盖度优先——在下班前这个固定预算内尽量把怀疑面扫一遍。优先级决定「现在主线是定位这个 bug」，探索决定「定位时不止盯一个怀疑点」：一个管做哪件，一个管这件事内部怎么不走死胡同。
织进本课
优先级 ↔ Module C「边界与 feature list」。 Module C 定了 WIP=1 和「选 feature 算法」——那个「选 feature 算法」本质就是优先级排序，WIP=1 本质就是调度。features.json 的依赖字段是依赖维度，feature 业务价值是重要度，这一讲的四维矩阵就是把当时那条算法显式化、可复用化。优先级是「选哪个 active」，WIP 是「同时几个 active」，Module C 早就用上了，今天才给它正名。
探索 ↔ harness 的 autoresearch「NEVER STOP」+ Module A 任务路径。 harness 方法论里的 autoresearch 范式：固定预算内让 Agent 不停跑、单一标量打分、tsv 记账、NEVER STOP——这正是探索模式的工程落地（「固定预算」对应预算约束，「NEVER STOP」对应覆盖度优先不轻易停，每轮一个新假设就是一次 exploration）。所以优先级和探索从来不是新东西，是前面几讲那些具体做法背后的通用名字。给它们命名的价值，是让你下次遇到新场景能主动调用，而不是每次重新发明。
可操作做法
优先级：① 让 Agent 显式输出排序理由（先列候选、标四维、再给顺序）；② 依赖关系先建图，能拓扑排序就拓扑排序，被阻塞的标灰绝不先碰；③ deadline/SLA 作为硬上浮信号；④ 区分优先级和 WIP，排好队再按 WIP 从队头取，别混成一锅；⑤ 低价值任务要有显式丢弃机制。
探索：① 强制一次生成多个假设（≥3），别验一个停一个；② 给固定探索预算（轮数/token/时间），预算内 NEVER STOP，预算尽则收敛；③ 用单一标量衡量「够好了没」，到阈值才从探索切到利用；④ 记账（每轮假设、验证结果、覆盖区域写进可追溯日志）；⑤ 设收敛信号（覆盖度达标 or 预算耗尽 or 找到够好解，满足其一才停）。
两条线合起来：优先级帮你不被低价值任务带跑，探索帮你不困在已知老路。 前者管资源花在哪，后者管路径走多宽。
收口
优先级排序回答「先做哪个」，探索发现回答「敢不敢走没走过的路」。一个让 Agent 把力气花在刀刃上，一个让 Agent 在未知里不轻易认输——前者治「瞎忙」，后者治「偷懒」。
最后给整个 Module D 收个尾：
这一路拆下来的 21 个设计模式，不是 21 道必答题，而是一个招式库。真正的功夫不在背全每一招，而在面对一个具体任务时，知道该查哪几招、怎么把它们组合起来用。反思配规划、护栏配工具、优先级配调度、探索配评估——会查、会组合，比会背重要得多。