慢不在树深，
在叶子宽

① 读图，列出隐患

智能体（大模型）先读现场照片，再对照额外检查清单，把塔吊、龙门吊等 14 类对象逐项查一遍。出来的是隐患清单，每条一句描述。材料

② 每条隐患查一次规范

清单里有 N 条隐患，智能体就调 N 次 MCP 的 hazard_query 与 hazard_read。材料

会上说，一次查询约 1 分钟。原话

MCP 里：沿索引树一层层往下

MCP 拿着隐患描述，从索引树的根往下走。每层留 2 个继续往下，到叶子后取前 10 条候选条款。原话

每一层都问小模型“相关吗”

约 2B 的小模型对每个子节点答一次“相关／不相关”。原话

会上说一次查询约 1,300 次判断。下一章把这些判断摊到树上看。原话

小模型的型号会上没听清。缺口

前 10 条回来，按出处定级

定级只看选中条款的出处：出自“重大事故隐患判定标准”目录的算重大，否则算一般。材料

所以前 10 条里有没有判定标准，直接决定报重大还是一般。第 05 章细看。推断

③ 报告按需出

报告只在用户要求时才出，用报告模板生成 PDF、Word 或 HTML。材料

知识库是一棵只有 3 层的树

树根下 6 个一级类（人、机、料、法、环、其他），26 个二级类，95 个叶子。实测

叶子装的是候选规范：少的 44 项，多的 710 项，中位数 173 项，合计 18,263 项。图里每个叶子后面的横条就是它的宽度。实测

最宽的 3 个叶子都在“法”类

试验检测与计量方法管理 710 项，台账、档案与信息化管理 629 项，设计、图纸与变更管理 594 项。实测

照片里的隐患很少落在这些流程类条目上。推断

判断几乎都落在叶子里

从根开始，每层问小模型哪些子节点相关，留 2 个往下。3 层之后到 8 个叶子。原话

树上要问的是选中节点的全部子节点，3 层合计约 30 次，就是图里的小圈：空心是问过没选，实心是选中。到了叶子，小模型要对每一项候选规范再答一次，8 个叶子合计约 1,290 项，就是亮起来的横条。实测

“约 1,300 次”里约 98% 在叶子里，不在树的深度上。推断

图里的路径是随机选的，不是真实隐患的查询，所以图上计数和正文略有出入。正文数字取 2 万次随机路径的中位数。

每层多选一个，叶子里的判断翻三倍

每层选 1 个：1 个叶子，约 190 次。每层选 2 个：8 个叶子，约 1,290 次。每层选 3 个：19 个叶子，约 4,340 次。用图下的“每层选”切换试试。实测

一条隐患常常同时属于几类，例如塔吊倾覆既和“机”有关，也和“环”有关。只选 1 个容易漏，所以只好选 2 个。推断