GovAid Atlas
把複雜補助條件，變成可驗證的下一步。
From complex policies to verifiable next steps.
- Agent PlanningAgent 規劃
- Official Evidence官方依據
- Human Review人工確認
- Decision Trace決策軌跡
「你符合補助資格嗎？」
The hardest problem is not generating an answer.
It is knowing when
NOT to answer with certainty.
最難的不是產生答案，而是知道什麼時候「不該」給出肯定的答案。
從一句話開始。
It starts with one plain question.
現況 ACTUAL假設 WHAT-IF
已擷取的情境Extracted context
LLM 提案。規則判定。
This is the Agent. The LLM proposes, policy tools decide.
四種輸出狀態Four output states
LLM 提案確定性檢核與政策工具
未解決，就回到 PLANNER 再規劃一步。
Confidence is not the goal.Correct uncertainty is.
目標不是自信，而是「正確的不確定」。
如果搬家，結果會不一樣嗎？
Actual vs What-if. One person, two scenarios.
同一個人，會因為所在地與情境不同，走上不同的政策路徑。
The same person can receive different policy paths depending on location and scenario.
GovAid Atlas 同時評估 ACTUAL 與 WHAT-IF 兩種狀態。
GovAid Atlas evaluates both the ACTUAL and WHAT-IF states.
Every recommendationneeds evidence.
每一個建議，都需要依據。
Not just an answer. A reproducible decision record.
不只是答案，而是一份可重現的決策紀錄。
主要模型不可用時，會發生什麼？
Reliability. A verified run on the primary model, and one tested fallback.
planner call
視覺化示意，非即時後端呼叫。Visualization only. No live backend call.
同一組案例，三種做法。
Benchmark. One case set, three approaches, six measures.
尚未定案的指標一律標示為待評，不以估計值代替。A metric that is not final is marked pending. No estimate is shown in its place.
GovAid Atlas
AI should not only answer.
AI 不該只會回答。
It should know:它還應該知道
- what it knows,自己知道什麼
- what it does not know,自己不知道什麼
- and what must happen next.以及下一步必須發生什麼
Traceable.Evidence-grounded.Human-reviewable.
可追溯。有依據。可由人審查。
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