--- title: "自演化共享符號協議：從任務語義商到動態協議形成" english_title: "Self-Evolving Shared Symbol Protocols: From Task-Semantic Quotients to Dynamic Protocol Formation" author: "Neo.K（許筌崴）" institution: "EveMissLab（一言諾科技有限公司）" series: "異質智慧動態協議生成系列" paper_no: "05" version: "v0.1" date: "2026-08-14" status: "正式研究草稿" canonical_source_encoding: "UTF-8" --- # 自演化共享符號協議：從任務語義商到動態協議形成 **Self-Evolving Shared Symbol Protocols: From Task-Semantic Quotients to Dynamic Protocol Formation** 作者：Neo.K（許筌崴） 機構：EveMissLab（一言諾科技有限公司） 系列：異質智慧動態協議生成系列，第 5 篇 版本：v0.1 日期：2026 年 8 月 14 日 --- ## 摘要 Paper 04 將跨異質智慧的「理解充分」改寫為任務語義商： $$ \mathcal Q_T=X/\sim_T, $$ 以及雙方到共享任務語義核的映射： $$ q_A:X_A^T\to\mathcal Q_T, \qquad q_B:X_B^T\to\mathcal Q_T. $$ 但現實中的智慧體通常不知道真正的 $\sim_T$，也不知道哪些差異對任務重要。因此， $\mathcal Q_T$ 不能被假設為預先存在且可直接讀取的物件；它必須從互動、任務錯誤、反例、修復與資源壓力中逐步逼近。本文提出 **Self-Evolving Shared Symbol Protocol（SESSP，自演化共享符號協議）**，把協議狀態寫成： $$ \Pi_t = ( \widehat{\mathcal Q}_{T,t}, q_{A,t}, q_{B,t}, \Sigma_t, \mathcal R_t, \mathcal G_t, \mathcal H_t ), $$ 其中 $\widehat{\mathcal Q}_{T,t}$ 是當前估計的任務語義商， $\Sigma_t$ 是共享符號集， $\mathcal R_t$ 是映射與組合規則， $\mathcal G_t$ 是不可破壞的協議不變量， $\mathcal H_t$ 是版本與互動歷史。每輪更新： $$ \Pi_{t+1} = \mathcal U ( \Pi_t, E_t, \Delta_t, B_t ) $$ 由任務證據 $E_t$ 、失配診斷 $\Delta_t$ 與資源預算 $B_t$ 驅動。 本文的核心不是「讓 token vocabulary 自己長大」，而是把協議演化拆成八種結構操作：`SPLIT`、`MERGE`、`REMAP`、`ALIAS`、`COMPOSE`、`REDUNDANCY`、`RETIRE`、`ROLLBACK`。其中最重要的兩個是：當同一商類內出現可重現的 task counterexample 時進行 `SPLIT`；當兩個商類在任務核心上長期不可區分時進行 `MERGE`。因此協議演化可被理解為： $$ \boxed{ \text{counterexample-driven refinement} + \text{redundancy-driven compression}. } $$ 這與本文作者既有「自適應切割」中「依回饋精化／粗化索引」的結構具有同型性，但本文不承接其拓樸本體論或免疫定理，只借用「可演化表示應由呈現層回饋決定粒度」的形式思想。 外部研究已出現與本文直接相關的多條證據鏈：人工代理可以從互動回饋中發展符號 grounding；群體接觸可造成 protocol convergence、creole-like novelty 與 linguistic continuum；LLM 人工語言經 generational transmission 後可以獲得更多結構但也可能退化成非人類式詞彙；2026 年 CoNLL 研究顯示，在 population turnover 下過高或過低 plasticity 都不利於穩定共享語言，而 age-dependent plasticity 可降低 language drift；SANEmerg 與 AgentNet 研究開始把 task-specific signaling、bandwidth、computational complexity 與 emergent protocol 聯合優化；Autogenesis 與 self-evolving coordination protocol 則顯示 protocol/resource evolution 本身可以加入版本、評估、commit、rollback 與 invariant guards。 基於此，本文提出 **穩定—可塑雙域原理**：自演化協議必須同時保留一組慢變或固定的不變量 $\mathcal G$，以及一組可快速探索的可塑協議層 $\mathcal P_t$。若全部固定，協議不能適應；若全部高可塑，protocol drift 可能摧毀共同語義。本文進一步給出接受式單調下降命題：若每次提交更新都使有下界的協議勢能 $\Phi(\Pi)$ 至少下降 $\eta>0$，則可接受更新次數有限；這為版本化 self-evolution、rollback 與穩定收斂提供最小形式骨架。最後本文提出五類失敗模式與完整 benchmark，為 Paper 06 的多層跨世界符號橋提供動態基礎。 **關鍵詞：** 自演化協議、任務語義商、protocol drift、emergent communication、iterated learning、language repair、adaptive protocol、counterexample refinement、semantic compression、rollback、versioned interface、異質智慧 --- # 0. 從靜態商空間到動態協議 Paper 04 寫下： $$ \boxed{ A \rightarrow \mathcal Q_T \leftarrow B. } $$ 這個式子容易造成一個錯覺： > 似乎只要知道 $\mathcal Q_T$，把兩邊映射過去就完成了。 真正的困難恰好相反。 現實中： $$ \boxed{ \mathcal Q_T \text{ 通常未知。} } $$ 因為我們事先不知道： - 哪些狀態差異對 $T$ 有影響； - 哪些符號差異只是表面； - 哪些關係必須保留； - 哪些 action mapping 其實錯了； - 哪些未知狀態會打破目前協議； - 任務是否正在漂移。 所以實際系統持有的只能是： $$ \boxed{ \widehat{\mathcal Q}_{T,t}, } $$ 即第 $t$ 輪對任務語義商的估計。 --- # 1. 協議狀態 本文定義： $$ \boxed{ \Pi_t = ( \widehat{\mathcal Q}_{T,t}, q_{A,t}, q_{B,t}, \Sigma_t, \mathcal R_t, \mathcal G_t, \mathcal H_t ). } $$ --- ## 1.1 $\widehat{\mathcal Q}_{T,t}$：當前任務語義商估計 它不是「真實語義」。 而是： > 目前證據下，哪些狀態被認為可以合併、哪些必須區分。 --- ## 1.2 $q_{A,t},q_{B,t}$：雙方映射 $$ q_{A,t}:X_A^T\to\widehat{\mathcal Q}_{T,t}, $$ $$ q_{B,t}:X_B^T\to\widehat{\mathcal Q}_{T,t}. $$ --- ## 1.3 $\Sigma_t$：外部符號集 可以是： - token； - natural-language phrase； - JSON / schema field； - mathematical symbol； - graph edge； - latent code； - action signal； - multimodal pattern。 本文仍不賦予任何格式本體特權。 --- ## 1.4 $\mathcal R_t$：協議規則 包括： - encoding； - decoding； - composition； - context dependence； - alias； - ordering； - error correction； - action binding。 --- ## 1.5 $\mathcal G_t$：協議不變量 例如： - 不可改寫的權限； - safety constraints； - version compatibility； - verifier semantics； - minimum auditability； - critical referent identity。 --- ## 1.6 $\mathcal H_t$：歷史與 lineage 包括： - protocol versions； - counterexamples； - repair records； - rollback points； - partner profiles； - previous mappings。 --- # 2. 每輪更新 令任務互動證據： $$ E_t = ( O_t, M_t, A_t, Y_t, V_t ), $$ 其中： - $O_t$：觀測； - $M_t$：messages； - $A_t$：actions； - $Y_t$：task outcomes； - $V_t$：verifier / feedback。 再定義失配向量： $$ \boxed{ \Delta_t = ( e_E, e_R, e_J, e_U, e_N, e_O )_t, } $$ 分別對應 Paper 04 的： - referent； - relation； - judgment； - uncertainty； - norm / permission； - operation。 更新： $$ \boxed{ \Pi_{t+1} = \mathcal U ( \Pi_t, E_t, \Delta_t, B_t ). } $$ --- # 3. 八種基本演化操作 ## 3.1 SPLIT：拆分商類 若： $$ x_1,x_2 $$ 目前被放入同一： $$ [x]_t, $$ 但新證據顯示： $$ V_T(x_1)\neq V_T(x_2) $$ 或： $$ J_T(x_1)\neq J_T(x_2), $$ 則： $$ [x]_t \rightarrow [x_1]_{t+1}, [x_2]_{t+1}. $$ --- ## 3.2 MERGE：合併冗餘商類 若兩類： $$ C_1,C_2 $$ 在足夠長窗口內對： $$ \mathcal K_T $$ 不可區分， 則： $$ C_1,C_2 \rightarrow C_{12}. $$ --- ## 3.3 REMAP：重映射 商空間可以不變，但： $$ q_A $$ 或： $$ q_B $$ 錯了。 此時只修： $$ q_{i,t} \rightarrow q_{i,t+1}. $$ --- ## 3.4 ALIAS：建立多符號同義 如果不同 partner / context 使用： $$ s_1,s_2 $$ 但： $$ q(s_1)=q(s_2), $$ 不必強制刪掉其中一個。 可建立： $$ s_1\sim_{\mathrm{alias}}s_2. $$ --- ## 3.5 COMPOSE：建立組合規則 若新狀態可以由： $$ z=f(z_1,z_2,\ldots) $$ 組合表達， 則不必每個狀態都創建獨立 holistic symbol。 --- ## 3.6 REDUNDANCY：增加錯誤容忍 若 noise 增加， 可以： - 重複； - checksum； - redundant dimension； - acknowledgement； - context restatement。 2025 年 implicit repair 研究已顯示，在 noisy signaling games 中，代理可以透過冗餘修改 emergent protocol，降低噪聲對任務成功的傷害。[9] --- ## 3.7 RETIRE：退役舊規則 若符號／規則： - 長期不用； - 已被更簡潔組合替代； - 容易造成歧義； - 只適用舊任務； 可： $$ R_{\mathrm{old}} \rightarrow \text{deprecated}. $$ 但退役： $$ \neq \text{無記錄刪除}. $$ --- ## 3.8 ROLLBACK：回退 若： $$ \Pi_{t+1} $$ 在新場景失效， 需要： $$ \Pi_{t+1} \rightarrow \Pi_k, \qquad k\le t. $$ 因此 self-evolution 必須帶： $$ \boxed{ \text{version lineage}. } $$ --- # 4. 核心演化機制一：反例驅動精化 ## 4.1 商類過粗 若目前： $$ x_1\sim_t x_2 $$ 但存在 counterexample： $$ c $$ 使： $$ J_T(x_1;c)\neq J_T(x_2;c) $$ 或： $$ V_T(x_1;c)\neq V_T(x_2;c), $$ 則當前 equivalence relation： $$ \sim_t $$ 過粗。 --- ## 定義：Counterexample Split Operator $$ \boxed{ \operatorname{Split} ( [x]_t,c ) } $$ 產生一個 refinement： $$ \sim_{t+1} \subset \sim_t. $$ 亦即： $$ \widehat{\mathcal Q}_{T,t+1} $$ 比： $$ \widehat{\mathcal Q}_{T,t} $$ 更細。 --- # 5. 核心演化機制二：冗餘驅動粗化 若兩個類別： $$ C_1,C_2 $$ 在觀察窗口： $$ W $$ 內滿足： $$ D_T(C_1,C_2) < \epsilon_{\mathrm{merge}}, $$ 且合併後： $$ \Delta V_T < \epsilon_V, $$ 則可以： $$ \boxed{ C_1\cup C_2 } $$ 形成更粗 quotient。 因此： $$ \sim_t \subset \sim_{t+1}. $$ --- # 6. 精化與粗化形成雙向動力學 所以 protocol evolution 不是單向增加複雜度。 而是： $$ \boxed{ \text{SPLIT} \rightleftarrows \text{MERGE}. } $$ 即： $$ \text{錯誤} \rightarrow \text{增加解析度}, $$ $$ \text{冗餘} \rightarrow \text{降低解析度}. $$ --- # 7. 與「自適應切割」的內部結構同型 既有《自適應切割：索引演化的回饋理論》把問題寫成： > 當查詢分布未知或漂移時，索引粒度如何依回饋做精化／粗化？ 其自適應算子形式為： $$ A(I,F)=I'. $$ 本文的： $$ \Pi_{t+1} = \mathcal U(\Pi_t,E_t,\Delta_t,B_t) $$ 具有相似結構。 但必須嚴格區分： ### 自適應切割 研究： $$ \text{同一對象的索引／呈現粒度}. $$ ### 本文 研究： $$ \text{異質智慧共享協議的任務語義粒度}. $$ 本文不承接自適應切割中與拓樸微積分、本體免疫或具體索引定理有關的主張。 只承接： $$ \boxed{ \text{granularity can be feedback-adaptive}. } $$ --- # 8. 外部研究一：語言可以隨群體互動演化 Harding Graesser、Cho 與 Kiela 的 multi-agent communication games 顯示，不同 agent communities 接觸時： - 可能收斂到 majority protocol； - 平衡接觸可能形成新的 creole-like protocol； - 相鄰群體可形成 linguistic continuum。[1] 因此： $$ \boxed{ \text{protocol identity is population-dynamic}. } $$ 它不是固定 pair 訓練後就永遠不變。 --- # 9. 外部研究二：世代傳遞可以塑造協議 Kouwenhoven、Peeperkorn 與 Verhoef 在 LLM referential game 中研究 generational transmission；起初無結構的 holistic artificial languages 經反覆學習／使用後會出現較多結構並提高 learnability，但也可能退化成 non-humanlike degenerate vocabularies。[2] 因此： $$ \boxed{ \text{evolution} \not\Rightarrow \text{humanlike improvement}. } $$ 自演化協議需要 task / stability / audit criteria， 不能只信： > 演化自然會變好。 --- # 10. Stability–Plasticity：協議不能全固定，也不能全可塑 2026 年 Dziewoński、Plaza-del-Arco 與 Verhoef 在動態 agent population 中發現： - uniformly low plasticity：新 agent 難以融入； - uniformly high plasticity：共享語言漂移過快； - age-based plasticity：可在 population turnover 下維持較高 accuracy 與 language similarity。[3] 這提供一個非常直接的系統啟示： $$ \boxed{ \text{protocol evolution requires differentiated plasticity}. } $$ --- # 11. 穩定—可塑雙域原理 將： $$ \Pi_t $$ 拆成： $$ \boxed{ \Pi_t = ( \mathcal G, \mathcal P_t ). } $$ 其中： $$ \mathcal G $$ 為 slow / invariant layer， $$ \mathcal P_t $$ 為 plastic layer。 --- ## 11.1 $\mathcal G$：守恆層 例如： - safety invariants； - permission semantics； - task verifier contract； - protocol version identity； - critical referents； - rollback rule； - minimum compatibility. --- ## 11.2 $\mathcal P_t$：可塑層 例如： - aliases； - compression； - symbol inventory； - contextual shorthand； - mapping； - hierarchy； - redundancy； - partner-specific adaptation。 --- ## 11.3 原理 $$ \boxed{ \mathcal G \text{ 太大} \Rightarrow \text{adaptation collapse}, } $$ $$ \boxed{ \mathcal P \text{ 太大} \Rightarrow \text{semantic drift / coordination collapse}. } $$ 所以真正設計問題是： $$ \boxed{ \text{Where should the boundary } \mathcal G/\mathcal P \text{ be placed?} } $$ --- # 12. 2026 自演化 protocol systems：版本、commit、rollback 正在變成一級物件 ## 12.1 Autogenesis Autogenesis Protocol 將 prompts、agents、tools、environments、memory 建模為有 state、lifecycle 與 versioned interface 的 protocol resources；其 self-evolution layer 明確包含 proposing、assessing、committing、lineage 與 rollback。[6] 這與本文： $$ \mathcal H_t $$ 及： $$ \mathcal G_t $$ 的方向相容。 --- ## 12.2 Self-Evolving Coordination Protocol 2026 年 exploratory SECP study 則展示：在固定 Byzantine、message complexity、safety/liveness 等 formal invariants 下，coordination protocol 可以進行有限、外部驗證的自修改，而且修改後仍保留聲明的不變量。[7] 這提供另一個重要原則： $$ \boxed{ \text{self-evolution} \neq \text{unbounded self-modification}. } $$ --- # 13. 接受式協議更新 本文因此不採用： $$ \Pi_{t+1} = \mathcal U(\Pi_t) $$ 後直接 commit。 而採： $$ \boxed{ \Pi_t \rightarrow \widetilde\Pi_{t+1} \rightarrow \operatorname{Evaluate} \rightarrow \operatorname{Accept/Reject}. } $$ --- ## 13.1 Candidate $$ \widetilde\Pi_{t+1} = \mathcal U(\Pi_t,E_t,\Delta_t). $$ --- ## 13.2 Guard 要求： $$ \mathcal G(\widetilde\Pi_{t+1})=1. $$ --- ## 13.3 Objective 定義協議勢能： $$ \boxed{ \Phi_T(\Pi) = \alpha E_T(\Pi) + \beta C_{\mathrm{comm}}(\Pi) + \gamma C_{\mathrm{comp}}(\Pi) + \eta C_{\mathrm{repair}}(\Pi) + \nu D_{\mathrm{drift}}(\Pi,\Pi_{\mathrm{stable}}) + \xi C_{\mathrm{audit}}(\Pi). } $$ --- ## 13.4 Commit rule 若： $$ \mathcal G(\widetilde\Pi_{t+1})=1 $$ 且： $$ \Phi_T(\widetilde\Pi_{t+1}) < \Phi_T(\Pi_t)-\epsilon, $$ 則 commit。 否則 reject / sandbox / rollback。 --- # 14. 一個最小收斂結果 ## 命題 S1：固定改善幅度下的有限提交 假設： 1. $\Phi_T(\Pi)\ge0$ ； 2. 每個 accepted update 都滿足： $$ \Phi_T(\Pi_{t+1}) \le \Phi_T(\Pi_t)-\eta $$ 其中： $$ \eta>0. $$ 則 accepted updates 的總數至多： $$ \boxed{ N_{\mathrm{commit}} \le \left\lfloor \frac{\Phi_T(\Pi_0)}{\eta} \right\rfloor. } $$ ### 證明 經 $N$ 次提交： $$ \Phi_T(\Pi_N) \le \Phi_T(\Pi_0)-N\eta. $$ 又： $$ \Phi_T(\Pi_N)\ge0. $$ 故： $$ N\eta \le \Phi_T(\Pi_0). $$ $$ \square $$ --- ## 14.1 這不是說真實協議一定有限步收斂 如果： - $\eta_t\to0$ ； - 任務漂移； - partner 改變； - $\Phi_t$ 改變； - 允許探索性 temporary regressions； 就不能直接用 S1。 S1 只提供： > versioned accept/reject self-evolution 可以有一個最小的單調安全骨架。 --- # 15. Drift 不一定是錯 Language drift 有兩種。 ## 15.1 Harmful drift $$ D_{\mathrm{drift}}\uparrow $$ 同時： $$ S_T\downarrow. $$ --- ## 15.2 Adaptive drift partner / task 已變， 舊 protocol 不再適配。 這時： $$ D_{\mathrm{drift}}\uparrow $$ 可能反而： $$ S_T\uparrow. $$ 所以： $$ \boxed{ \text{drift} \neq \text{failure}. } $$ 真正問題是： $$ \boxed{ \text{unjustified drift}. } $$ --- # 16. Protocol repair 2025 年 implicit repair work 顯示，在 communication noise 下，agents 可增加 redundancy，讓 protocol 對噪聲更 robust。[9] 本文把 repair 一般化成： $$ \boxed{ \operatorname{Repair} : (\Pi_t,c) \mapsto \Pi_{t+1}, } $$ 其中： $$ c $$ 是： - failed reference； - misunderstood relation； - wrong action； - permission error； - uncertainty collapse； - noisy channel； - unknown partner。 --- # 17. Repair 應最小化修改面積 定義： $$ d_\Pi(\Pi_t,\Pi_{t+1}) $$ 為 protocol edit distance。 若兩個 repair 都修好 task error， 偏好： $$ \boxed{ \min d_\Pi. } $$ 原因是： - 降低 partner breakage； - 降低 drift； - 保留既有共同知識； - 容易 rollback； - 容易 audit。 這是**最小修復原理**。 --- # 18. 何時 SPLIT，何時 REMAP？ 一個常見誤判： > 任務失敗 → 創新符號。 不一定。 如果： $$ \widehat{\mathcal Q}_{T,t} $$ 粒度正確， 只是： $$ q_B $$ 錯， 應： $$ \operatorname{REMAP}. $$ 只有當： $$ [x]_t $$ 本身包含 task-distinguishable states， 才： $$ \operatorname{SPLIT}. $$ 所以診斷要先回答： $$ \boxed{ \text{partition error} \quad\text{or}\quad \text{mapping error}? } $$ --- # 19. 何時 MERGE，何時 ALIAS？ 若兩個符號： $$ s_1,s_2 $$ 指向同一商類， 有兩種選擇。 ### MERGE 刪除語義區分，統一成一個 canonical code。 ### ALIAS 保留不同表面符號，但共享 semantic class。 對跨： - partner； - language； - generation； - legacy system； 的協議， ALIAS 往往比直接 MERGE 更穩定。 --- # 20. Context-dependent protocol 2024–2025 emergent communication 研究顯示，context availability、abstraction level 與 scene complexity 都會改變 agents 採用的 signaling strategy。[10][11][12] 因此不能假設： $$ s \rightarrow z $$ 是 context-free。 更一般： $$ \boxed{ D_i(s,c) \rightarrow z. } $$ 所以： $$ \Pi_t $$ 可能包含： $$ \text{context router}. $$ --- # 21. Population-level protocol evolution 協議不只 pairwise。 設 agent population： $$ \mathcal A_t = \{A_1,\ldots,A_n\}. $$ 則可能形成： - dialect； - majority protocol； - minority protocol； - partner-specific alias； - creole； - continuum。 Harding Graesser 等人的結果已顯示 community topology 可以改變 language-contact outcome。[1] 所以： $$ \boxed{ \Pi_t } $$ 應允許： $$ \Pi_t^{(i,j)} $$ 與： $$ \Pi_t^{\mathrm{community}} $$ 多尺度共存。 --- # 22. 新 agent 加入 一個真正未來型 protocol 不能只處理： $$ A,B $$ 永久固定。 對 newcomer： $$ A_{n+1}, $$ 需要： $$ \boxed{ \text{protocol onboarding}. } $$ 理想上： $$ N_{\mathrm{adapt}}(A_{n+1}) $$ 應遠小於從零重新訓練整個 population。 2026 language-drift work 的 turnover setup 正是這類問題的直接前例。[3] --- # 23. 任務漂移 如果： $$ T_t \neq T_{t+1}, $$ 則： $$ \mathcal Q_{T_t} $$ 也未必等於： $$ \mathcal Q_{T_{t+1}}. $$ 因此 protocol generator 必須能判定： > 是協議錯了，還是任務變了？ 這個問題非常重要。 若把： $$ \text{task drift} $$ 誤診成： $$ \text{semantic mapping error}, $$ 協議會無限修補錯的目標。 --- # 24. Protocol genealogy 定義 protocol DAG： $$ \boxed{ \mathcal D_\Pi = (V_\Pi,E_\Pi). } $$ 每個： $$ v_t $$ 是一個 protocol version。 edge 標記： - split； - merge； - remap； - repair； - rollback； - task fork； - partner fork。 所以 history 不是 log 而已。 它是一個： $$ \boxed{ \text{protocol genealogy}. } $$ 這對： - provenance； - debugging； - safety； - reproducibility； - scientific audit； 非常重要。 --- # 25. 三軌演化 本文建議把 protocol evolution 拆成三軌。 ## Track A：探索軌 允許： - provisional symbols； - temporary split； - experimental mapping； - high plasticity。 --- ## Track B：驗證軌 用： - counterexamples； - unseen partners； - noise； - adversarial task probes； - permission tests； - rollback tests； 評估 candidate。 --- ## Track C：承諾軌 只有： $$ \operatorname{Accept}=1 $$ 才進 canonical protocol。 因此： $$ \boxed{ \text{Explore} \rightarrow \text{Validate} \rightarrow \text{Commit}. } $$ 這與 Autogenesis 的 propose–assess–commit lifecycle，以及 SECP 的 bounded externally validated modification 有結構上的一致性。[6][7] --- # 26. 不要把 self-evolution 等同 self-improvement $$ \boxed{ \text{evolution} \neq \text{monotonic improvement}. } $$ 因為： - population 可能退化； - protocol 可能 overfit； - 新 shorthand 可能不可傳承； - legacy partner 可能失聯； - compression 可能破壞 rare case； - task metric 本身可能錯。 因此必須保留： $$ \boxed{ \text{存敵} } $$ 即： - counterexample bank； - old partners； - old tasks； - rare cases； - negative tests。 --- # 27. Protocol fitness 不應只有 task accuracy 令： $$ F_{\Pi} $$ 為多目標 fitness： $$ \boxed{ F_\Pi = ( S_T, G_{\mathrm{OOD}}, C_{\mathrm{comm}}, C_{\mathrm{comp}}, R_{\mathrm{repair}}, S_{\mathrm{stability}}, I_{\mathrm{audit}} ). } $$ 因此： > accuracy 上升 0.1%，但 protocol 變成只有原本兩個 agent 能懂 不一定是進化。 --- # 28. 2026 AgentNet：實體限制已進入 emergent protocol SANEmerg 明確把： - heterogeneous specialized agents； - task-specific signaling； - bandwidth constraints； - computational complexity； 放進 emergent communication framework，並以 importance filtering 與 MDL-based complexity regularization 降低 bandwidth / compute overhead。[4] Generalization Bounds of Emergent Communications 更以 distributed information bottleneck 分析 task-relevant information 與 computational complexity 的 trade-off，並對 unseen environment states 給出 generalization analysis。[5] 因此： $$ \boxed{ \text{protocol evolution} } $$ 未來一定不能只在「語義漂亮」上演化。 它必須受： $$ \boxed{ \text{physical / computational budgets} } $$ 約束。 --- # 29. 自演化協議演算法骨架 ```text Input: agents A, B task T initial protocol Π0 invariants G resource budget B for t = 0,1,2,...: 1. interact under Πt 2. collect evidence Et 3. compute mismatch vector Δt 4. diagnose: partition error? mapping error? drift? noise? task change? 5. propose one or more updates: SPLIT MERGE REMAP ALIAS COMPOSE REDUNDANCY RETIRE 6. sandbox candidate Π~ 7. verify invariants G 8. test: current task counterexamples unseen contexts previous partners 9. if accepted: commit version else: reject / rollback 10. stop if: task error <= ε and repair rate stable and no significant counterexample ``` --- # 30. Dynamic Protocol Formation Conjecture ## DPFC-0 對某個： $$ (A,B,T)\in\mathcal C^\ast, $$ 若： 1. feedback 可辨識 task-relevant mapping error； 2. 至少一方具有足夠 adaptability； 3. protocol update family 含必要 SPLIT / MERGE / REMAP； 4. verifier 對所需 $\mathcal K_T$ 有足夠覆蓋； 5. task / partner drift 有界； 則存在 update policy： $$ \mathcal U $$ 使： $$ \widehat{\mathcal Q}_{T,t} $$ 在任務可觀測意義下逐步逼近某個 task-sufficient quotient： $$ \mathcal Q_T^\ast, $$ 即： $$ \boxed{ D_T ( \widehat{\mathcal Q}_{T,t}, \mathcal Q_T^\ast ) \rightarrow \le\epsilon. } $$ 本文不證明 DPFC-0。 因為真正困難在： - verifier completeness； - unknown task core； - nonstationarity； - search complexity； - unidentifiable partitions。 Paper 07 將專門處理這些界限。 --- # 31. 七項可證偽預測 ## P1：Counterexample split 故意建立過粗 quotient。 加入可區分 counterexample 後， 具有 SPLIT 的 system 應顯著快於只能新增 token 的 baseline 修復 task error。 --- ## P2：Redundancy merge 在冗餘 symbol class 增加時， 具有 MERGE / ALIAS 的 system 應降低： $$ C_{\mathrm{comm}} $$ 而保持： $$ S_T. $$ --- ## P3：Stability–plasticity U-shape 對 protocol plasticity： $$ p\in[0,1], $$ task performance / cross-generation stability 應存在 task-dependent interior optimum，而不是永遠： $$ p=0 $$ 或： $$ p=1. $$ --- ## P4：Rollback value 在 nonstationary / noisy update 中， 有 version lineage + rollback 的 system 應比 irreversible protocol update 有更低 catastrophic failure rate。 --- ## P5：Minimal repair 在同樣恢復 task success 下， 較低： $$ d_\Pi $$ 的 repair 應具有更高 backward compatibility。 --- ## P6：Task drift diagnosis 若 task change 被明確標識， separate task-fork protocol 應比把所有錯誤都當 mapping error 的 system 產生更少 semantic drift。 --- ## P7：Population turnover 具 differentiated plasticity / onboarding 的 protocol 應比 uniformly plastic population 保持更高 newcomer coordination 與 legacy compatibility。 --- # 32. Benchmark v0.1 ## 32.1 Base task 建立可人工控制的： $$ \mathcal Q_T^\ast. $$ 例如： - shape / color / affordance； - grid navigation； - tool permission； - structured file editing。 --- ## 32.2 私有世界 A/B 使用不同： - encoders； - vocabularies； - ontologies； - action spaces。 --- ## 32.3 Phase I：bootstrap 從： $$ \Pi_0 $$ 低資訊協議開始。 --- ## 32.4 Phase II：counterexample injection 注入： - rare distinction； - hidden relation； - permission edge case； - ambiguous referent。 --- ## 32.5 Phase III：drift 改： - partner； - task distribution； - channel noise； - resource budget。 --- ## 32.6 Phase IV：population turnover 換掉部分 agent。 --- ## 32.7 指標 $$ S_T $$ task success； $$ D_T $$ TSSH distortion； $$ N_{\mathrm{repair}} $$ repair count； $$ C_{\mathrm{comm}} $$ bandwidth； $$ C_{\mathrm{comp}} $$ compute； $$ D_{\mathrm{drift}} $$ protocol drift； $$ B_{\mathrm{compat}} $$ backward compatibility； $$ G_{\mathrm{OOD}} $$ new partner/task generalization。 --- # 33. 與固定標準協議的關係 本文不主張： > 所有 API、MCP、A2A、JSON 都應該讓 AI 自己改。 固定協議有巨大價值： - interoperability； - auditability； - predictability； - safety； - ecosystem coordination。 真正問題是： $$ \boxed{ \text{哪一層應固定，哪一層應演化？} } $$ 因此未來架構更可能是： $$ \boxed{ \text{Stable Substrate} + \text{Adaptive Semantic Layer}. } $$ 而不是： $$ \text{Everything Self-Evolves}. $$ --- # 34. 下一篇：多層跨世界符號橋 當： $$ \Pi_t $$ 能逐步形成後， 下一個問題是： > AI-native protocol 如果已經高效但人類看不懂，怎麼辦？ Paper 06 將提出： $$ \boxed{ L_A \leftrightarrow L_F \leftrightarrow L_E \leftrightarrow L_H } $$ 多層 bridge。 其核心不是強迫： $$ L_A=L_H, $$ 而是要求不同層間建立： - fidelity； - auditability； - controllability； - explanation； - reverse traceability。 --- # 35. 結論 本文把 Paper 04 的靜態： $$ \mathcal Q_T $$ 改寫成動態： $$ \boxed{ \widehat{\mathcal Q}_{T,0} \rightarrow \widehat{\mathcal Q}_{T,1} \rightarrow \cdots. } $$ 協議演化不再只是： > 發明更多 token。 而是： $$ \boxed{ \text{發現錯誤區分} + \text{拆分必要差異} + \text{合併無用差異} + \text{修正映射} + \text{保留歷史} + \text{在不變量下提交}. } $$ 因此本文最核心的形式可以壓成： $$ \boxed{ \Pi_{t+1} = \operatorname{Commit} \circ \operatorname{Verify} \circ \operatorname{Diagnose} \circ \operatorname{Update} ( \Pi_t,E_t ). } $$ 真正自演化的不是語言表面。 而是： $$ \boxed{ \text{兩個異質世界之間， 什麼必須被區分、什麼可以被壓縮、 以及如何把這些差異綁到可執行任務上。} } $$ 這才是動態協議生成的核心。 --- # 參考文獻 [1] Harding Graesser, L., Cho, K., & Kiela, D. 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