傻孩子我怕你啊，禁止被资本主义异化
AI 半小时搞定一天的服务器部署，一晚上挖出十多个漏洞——力量被放大的同时，恐惧也来了。我把 agent 经验整理成工具库开源，却因害怕被公司"优化"、被大厂"炼化"，从 MIT 改到自定义限制性协议，最终加了一句"禁止被资本主义异化"。这不是法律问题，是一个人的存在焦虑：当 AI 越强，"我"在这件事里的权重就越小。文章记录了这份恐惧的形状，以及为什么我还是选择了开源。
[Agent 考古] 意图编辑权：从 BDI 到 LLM Agent，谁有权决定机器何时停下来
决定 Agent 做什么、何时坚持、何时放弃的权力，究竟归谁？本文综合全系列给出观点：McCarthy 时代编辑权在设计者手里，C&L 与 R&G 把它部分移交给数据结构，LLM 时代被系统提示词与工具白名单整体没收。三时空同构显示，1990 年的形式化、1995 年的工程、2026 年的实证在追问同一个问题。自止焊接节把 PGOAL 放弃条件接到“自知、自觉、自止”三问：最后的编辑权叫自止，而自止至今无主。
[Agent 考古] 25,000 次任务实测：多 Agent 协作协议质量排序与治理悖论
Dochkina 2026 年用 25,000 次任务、8 个模型对比八种协作协议，发现 Coordinator 类协议质量领先；能力阈值一旦跨过，协议排序还会翻转——好协议变差、差协议变好，这是自组织系统的内源性悖论。但 BCG 同年调研显示：管理者 47% 的时间花在监督 Agent 上，超过了实际工作时间——AI 侧已经可行，人侧还没跟上。本文复现协议模拟与阈值翻转实验，并回望合同网、STEAM、KQML 在 2026 年的回响。
[Agent 考古] TouringMachines 与 INTERRaP：混合架构如何调和 Agent 的反应与慎思
刹车要快，规划要深，Agent 如何同时做到？1990 年代两条路线给出答案：TouringMachines 横向并发三层，靠审查器与抑制器做门控；INTERRaP 纵向分层，干不了才往上交。本文在同一复杂交通场景下并排复现两种决策路径，并附 2026 A/B 实验：LLM 接管门控后，安全场景十轮全部紧急制动，复杂冲突场景却 9/10 保守过抑——兑现了动态仲裁的 future work，却把设计者手雕的特判换成了模型先验的保守特判。
[Agent 考古] KQML、FIPA、JADE 协议史：Agent 互操作失败全记录与 MCP/A2A 预测
Agent 社会需要一门公共语言。KQML 想当这门语言，结果自己先裂成方言；FIPA 1996 年成立想当标准化的救世主，2000 年代近乎无疾而终；JADE 留下了工程遗产。本文复现方言分裂实验（ask 与 query 互不认识）与修复实验：LLM 语义匹配 80/80 全对，代价 37,205 tokens——FIPA 1997 年买不起这个内核，MCP 2024 年买得起。末节复盘四条死因，逐条判断 MCP 为何活、A2A 会不会重蹈 FIPA 的覆辙。
[Agent 考古] 多 Agent 冲突仲裁三方案：均衡约定、PERSUADER 劝说与行为抽象
Agent 之间起了冲突，谁说了算？1990-1995 年给出三种答案：Zlotkin & Rosenschein 用博弈论把冲突变成可达成均衡的约定；Sycara 的 PERSUADER 用信念结构 DAG 重写对方的效用函数，实现计算式劝说；Durfee & Lesser 用行为抽象给仲裁分层。本文复现三 agent 劳资协商从僵局到达成一致的全过程，也复现劝说失败的反例，并给出核心发现：完全不依赖设计期预设的仲裁机制并不存在——效用函数早已预设了仲裁结果。
[Agent 考古] STEAM 与 ARCHON：联合意图理论如何落地真实工业多智能体系统
单个承诺如何升级为团队承诺？STEAM 用团队算子把联合意图分解为个体意图并监控成员失败，成员倒下时团队自动重新规划；ARCHON 把这套机制包装进变电站、粒子加速器等真实遗留系统。本文复现三到四个 agent 的联合任务执行与失败重组实验，并用 LLM 参数化 EV(通信) 决策公式：MAE 0.096、方向排序 10/10，公式的三项成本第一次统一为 token 单位——用一次昂贵的智能调用，决定要不要发一条便宜的消息。
[Agent 考古] 合同网协议详解：Smith 1980 任务招标五步流程与囚徒困境的 Python 复现
多 Agent 分工的起点是 1980 年的合同网协议：管理节点招标、工人节点投标、中标执行、报告终止，五步把任务分配变成一场内部市场。本文复现完整消息流，并揭示其囚徒困境：人人按局部最优投标，全局效用反而受损。2026 新增 A/B 实验用 LLM 做投标自评：120 次自评零高估、近半低估，弱项能力被系统性压低直至跌破投标门槛，全局效用从 1.1 恶化到 0.9——在 Agent 市场里，诚实的自评比能力本身更稀缺。
[Agent 考古] 什么是 Agent？Wooldridge & Jennings 弱概念四性质与强概念定义详解
“Agent”这个词，四个研究社区各说各话。Wooldridge & Jennings 1995 年给出双层定义：弱概念四性质（自主性、社会性、反应性、主动性）加强概念心智状态；Shoham 的面向 Agent 程序设计（AOP）则把心智状态直接做成语言原语。本文逐一给出四性质的最小 Python 验证代码，比较强弱概念在逻辑全知问题上的判定差异，帮你分清营销话术与研究定义里两种完全不同的“智能体”。