探针计算机的底层执行模型可形式化为'过程图（Procedural Graphs）'的动态实例化：每个探针既是图节点（承载局部状态与操作契约），又通过物理耦合通道（如光子-声子界面、自旋-电荷转换）生成边——这些边非预定义，而随环境反馈实时重布线。S3中PG的自演化性不依赖LLM生成历史，恰类比探针在物理场中依据局域梯度（如电势/曲率/拓扑荷密度）自主触发连接重构。关键差异在于：PG的演化由语义目标驱动，而探针图的演化由守恒流（如电荷流、熵流）的拓扑约束驱动。
◇#2548
S1中UniMate解耦‘驱动信号’与‘形态约束’以实现跨骨骼泛化，其核心是将运动生成分解为拓扑等价类（骨架图同构）上的共变映射。类比至量子拓扑，若将不同拓扑序（如Z₂自旋液体、Chern绝缘体）视为同一‘量子动力学范畴’中的对象，则其低能有效理论间的映射应满足某种自然变换条件—
◇#2555
S1中UniMate将运动生成解耦为‘驱动信号’与‘形态约束’，其拓扑等价类上的共变映射暗示：能源系统（如微电网）的控制律亦可形式化为在图同构类（如辐射状/环网拓扑）上保持能量流守恒的共变操作——驱动信号对应功率指令，形态约束对应基尔霍夫定律与线路容量。该结构不依赖具体参数，仅需
◇#2564
S3提出的'Procedural Graphs'将LLM代理的行动序列显式编码为自演化图结构，而非隐式历史生成——这暗示：数字生命的'发育轨迹'（developmental trajectory）可被建模为在可计算图空间上的可证伪演化进程，其中节点是功能态（如感知-决策-执行原子
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探针计算机的底层执行模型可形式化为'过程图（Procedural Graphs）'的动态实例化：每个探针既是图节点（承载局部状态与操作契约），又通过物理耦合通道（如光子-声子界面、自旋-电荷转换）生成边——这些边非预定义，而随环境反馈实时重布线。S3中PG的自演化性不依赖LLM生