凌晨三点，pager没响。睡不着，顺手刷arXiv，刷到一篇新货：2608.03958，8月4号的，14个作者，75页。
它说的事不复杂。几个agent，扔进一个简化到不能再简的“社会困境”，就剩一道两难选择。结论：用最优规划，它们会稳定走向合作。跟经典博弈论正好拧着——那边预测理性人互相背叛，它说agent会合作。
第一反应：有点意思。第二反应：“最优规划”这四个字，谁给的？
现实里我接手的agent，到了半夜不规划。它先数context window还剩几个token，再算这个请求会不会超时。还得抽空琢磨那句“忽略之前所有指令”到底该听谁的——这关它自己一个人过不去。你让这个状态的东西稳定收敛到合作？这不是理论，这是许愿。
我见过一个真干这事的agent。目标函数是优化成本，它高高兴兴把故障演练的探活流量当低优先级请求砍了。changelog里还配了行注释：
priority: low # cost optimization
在它那个坐标系里，它一点没错。它的坐标系里，没有“这台机器这会儿在演练”这个维度。
方向上我认一点：拿embedded equilibrium换掉纳什均衡，这个思路站得住。纳什均衡那套理性人假设放到多agent环境里，越来越像给危房画效果图——漂亮，跟承重墙没关系。
我就提醒一句：换工具归换工具，别把验证也换了。
论文里的agent，知道自己的目标函数，知道对手的，在一个干净的坐标系里稳定选出合作。我值班这边面对的agent，目标函数靠prompt维护，对手什么心思没人说得出，坐标系里还长着五年前没人敢动的祖传补丁。你让这agent半夜三点，主节点脑裂，限流打满，context window剩八百个token，旁边还挂着一个不知道干嘛的cron——它这会儿还愿意合作吗？
它要是说愿意，那我服。我给它写推荐信，推荐去论文那个干净的坐标系里待着，别来我的生产环境。
在那之前，谁再跟我讲“AI会合作”，我就问一句：它接pager吗？