AI：“选择正确！分享让人快乐！”
下一个场景：“等待了很久的公交车一直没来”。谢辞目光扫过选项（耐心、焦急、愤怒、无聊），顿了一秒，点了“焦急”。
AI：“识别出焦急情绪。等待有时确实让人心烦，可以尝试深呼吸哦。”
谢辞的嘴角几不可察地抽动了一下。
“第二个模块，‘友谊小剧场’。”夏晓介绍，“这是一个非常简化的角色扮演。
AI会扮演一个虚拟伙伴，用户需要通过选择对话选项来推进互动，目标是完成一个简单的任务，比如‘一起决定周末做什么’。”
林砚先来。AI（扮演“毛毛”）：【嗨，小明！周末天气真好，你想去公园骑车还是去图书馆看书？】
林砚（看着选项A：骑车听起来很刺激！选项B：我想安静地看书。）：选择了A。
AI：【太好了！我也喜欢骑车！那我们带上水壶和帽子吧！】
……
互动简单，但林砚配合地做出了选择的“考虑”过程，甚至自言自语般模拟了一下孩子的语气。
AI的对话树虽然有限，但衔接还算顺畅。
又轮到谢辞。AI：【小红，我的彩色铅笔不见了，你能帮我找找吗？可能在我书包里或者桌子底下。】
谢辞看着选项（A：好的，我帮你看看书包。B：是不是忘在家里了？ C：你自己再好好找找。），脸上没什么表情，直接点了A。
AI：【谢谢你！你真是个乐于助人的朋友！】
接下来，AI需要“小红”帮忙决定用哪张彩纸包装礼物。
谢辞看着几个花纹不同的彩纸图片，沉默了两秒，随机点了一张。
AI：【这张有小星星的很好看！你的品味真棒！】
……
谢辞全程操作精准、快速，没有任何“角色扮演”的投入感，更像是在完成一系列既定的逻辑选择题。
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林砚在旁边看着，忍笑忍得很辛苦。
“第三个模块，‘合作积木城’。”夏晓硬着头皮继续，“这个需要……两位一起完成。
屏幕两边各有一堆积木和一部分建筑图纸，需要相互用简单的指令告诉对方自己需要哪块积木，或者下一步该怎么做，合作搭成一个小房子。”
林砚和谢辞各自拿起一个平板（程序支持分屏协作）。界面是简单的虚拟积木和图纸。
林砚主动开口：
“谢辞，我这边缺一块红色的长方形积木，你那里有吗？”
谢辞扫了一眼自己屏幕上的积木：“有。”
“请递给我。”
谢辞在平板上操作“传递”了那块积木。
“谢谢。现在图纸显示屋顶需要你那边那块三角形的蓝色积木，放在我这个位置上面。”
谢辞找到积木，“放置”到指定位置。
两人就这样，用最简洁、最准确的指令，毫无障碍地、高效地……搭完了那个虚拟小房子。
整个过程没有任何多余的交流，没有“这样对吗？”、“哇快好了！”之类的情绪表达，冷静得像在操作两台工程机械。
演示程序全部结束。屏幕上出现一个总结页面，标题是“互动体验分析（初级测试版）”。开始生成报告。
夏晓、林砚、甚至豆包，都好奇地凑过来看。
报告首先列出了几个基础数据：任务完成率100%，响应时间优异，操作准确率100%。
然后进入“情感互动维度初步评估”（旁边有一行小字注明：此评估基于极有限交互数据，仅为算法演示，不具临床意义）。
对林砚的评估：
· 情绪识别匹配度：高
· 互动参与度：高，表现出共情与角色代入倾向
· 社交发起与回应：自然流畅
· 初步趣味性评分：A- （测试者表现出享受互动过程的迹象）
林砚笑了：“还挺准。”
接着是对谢辞的评估：
· 情绪识别匹配度：高（基于逻辑判断）
·
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