本文提出一种在思维与活动中组织信息生成与理解的五层框架，适用于参与其中的强语言型人工通用智能（ASI）。
核心论点是语言模型的上下文本身无法展示话语生成的根本依据，这些依据预先由已获悉的模式（schema）——对活动世界的系统性表征——以及其中被接受的真理连接所构成。上下文和模型权重并不等同于刻意构建的系统性表征。
五层分别是：①系统性活动世界的表征；②从该表征中抽取的特定情境；③对情境的叙事描述；④信息的完整意义；⑤文本本身。情境的模式模型并不等同于关于它的故事。
接收者通过共同构建并约定的表征以及协同活动，从简略文本中重建完整意义。逆向过程则从完整意义出发，经扩展描述和情境的模式模型，回溯到系统性基础的重建。
理论依据包括 G. P. Shchedrovitskiy 的系统方法论、A. Korzybski 的结构微分以及 I. A. Mel'chuk 的意义‑文本理论。
本文的贡献在于提供一种针对内容的系统‑活动组织方式，以便检查、调整信息基础并控制其转化的后果。后续研究将聚焦于基于可重构系统性基础的大型活动图模型，区别于仅从上下文生成文本的传统方法。
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