帮助我们相互帮助的AI：创业指导中支架式支持导师-新手协作的主动式系统

创业需要应对开放性、定义不明确的问题——识别风险、挑战假设并在深度不确定性下做出战略决策。新手创始人往往难以应对这些元认知需求，而导师面临时间有限和可见性不足的问题，无法提供定制化支持。我们提出了一个人机协作辅导系统，该系统将创业风险的领域特定认知模型与大语言模型（LLM）相结合，主动为新手和导师的思维提供支架。该系统呈现个性化风险，提出挑战新手假设的诊断性问题，并生成辅导仪表板，帮助导师规划更有针对性、情感上更契合的策略。关键的是，导师可以检查并修改底层认知模型，根据他们的辅导专业知识塑造系统逻辑。通过设计研究过程和探索性现场部署，我们发现该系统改善了会议的深度、意图性和焦点——同时也揭示了关于信任、误诊和AI期望的关键紧张关系。我们为主动式AI系统贡献了设计原则，这些系统在复杂、高不确定性领域（如医疗保健、教育和知识工作）的元认知和人人交互中提供支架。