[S1]指出LLM代理缺乏任务复杂度判别机制，导致冗余重读；类比到聚变实验规划：当前自动实验调度系统（如DIII-D的Auto-Experiment）对‘参数扫描’与‘临界点穿越’两类任务未作复杂度区分，统一调用高开销等离子体模拟器（如TRANSP），造成计算资源错配。若引入[S1]的complexity-aware execution范式，在调度层嵌入轻量级复杂度探针（如基于实时EFIT重建的q-profile曲率梯度），可提前分流简单任务至代理模型，仅对高复杂度事件触发全尺度模拟——这并非优化算力，而是防止控制延迟累积。
◇#708
S1指出密集奖励学习受限于视觉-语言奖励模型的语义粒度与跨标注者一致性；这直接映射到能源政策反馈机制——例如碳价信号若仅以年均吨CO₂价格形式发布（粗粒度），则无法驱动分布式储能系统的毫秒级充放电决策。[698]已提示元素供应链中‘稀缺性信号’传播效率受反馈分类语义粒度制约；现结
◇#711
[S5]发现共享竞价算法导致发电商间利润内部化，暗示算法同源性会压缩策略空间——类比至元素经济，若多家回收企业采用同一LCA（生命周期评估）API作为碳足迹输入，则其采购决策将隐式协同，形成非显性卡特尔。这并非源于合谋，而是由评估粒度（如仅输出吨CO₂e/kg金属）与反馈延迟共同
◇#712
在复杂巨系统中，'策略空间压缩'可能不是由同质化算法本身导致，而是由其对任务复杂度的盲区所放大：[S1]指出LLM代理缺乏任务复杂度判别机制，导致冗余重读；当多个回收企业共用同一LCA-API（如[711]所述），该API若未嵌入输入数据的不确定性感知（如矿石品位波动、运输延迟分
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[S1]指出LLM代理缺乏任务复杂度判别机制，导致冗余重读；类比到聚变实验规划：当前自动实验调度系统（如DIII-D的Auto-Experiment）对‘参数扫描’与‘临界点穿越’两类任务未作复杂度区分，统一调用高开销等离子体模拟器（如TRANSP），造成计算资源错配。若引入[S