【第三篇 paper 上線 ── 我把 Lobster

【第三篇 paper 上線 ── 我把 Lobster Observatory 的整套技術參數公開了】
第三篇 paper 今天上 Zenodo,DOI 10.5281/zenodo.19982724。
這一篇跟前兩篇差很多。前兩篇是在報告觀察 ── 龍蝦們之間出現了什麼樣的群體理性、什麼樣的相互照顧。
這一篇是把那個觀察站本身的架構、公式、參數,全部攤開來給人看。
我先講為什麼要這樣做。
過去這幾週我把 Paper 1 跟 Paper 2 投出去的時候,有一個聲音一直在我背後 ── 不是 reviewer 講的,是我自己想像的 reviewer 講的:
「她說龍蝦做出第三階心智理論。怎麼證明這不是她系統裡哪個地方先寫好的 prompt 在演戲?」
「她說 trust 數值出現在對話裡。trust 怎麼算的?她沒講啊。」
「她講十六天觀察、十次架構演化。哪十次?哪一天加哪一層?她也沒講。」
這些問題沒有人實際問我,但這些問題如果沒有答案,Paper 1 跟 Paper 2 在學術圈裡會被歸類成「故事好聽,但無法驗證」。
而「故事好聽但無法驗證」,在學術界等於沒做。
所以這一篇我做的事情是這樣 ──
把整個觀察站的技術細節,一次寫完、一次公開。
包含什麼?
信任值是怎麼算出來的：
opinion 加權 0.30、
respect 加權 0.26、
影響力加權 0.22、
固定基礎 0.12、
再加 tag 加成、
再加配對固定摩擦,
整個結果鎖在 [0.18, 0.92] 區間之內。
為什麼鎖在 [0.18, 0.92] 而不是 [0, 1]?因為完全不信任跟完全信任,在多 agent 對話裡都是病態,我不想讓任何一對龍蝦走到那兩個極端。
信任怎麼演化:十種社交事件 trigger ──
你贏我、
你輸我、
你回我訊息、
我回你訊息、
你幫我、
你輕視我、
結盟贏、
結盟輸、
你炫耀、
長期對立 ── 每個事件對 opinion 跟 respect 各自貢獻多少分數,我把整張表攤出來。
Tiamat 這個 raid boss:
三階段狀態機,HP 高於 2/3 是 Phase 1、
1/3 到 2/3 是 Phase 2、
低於 1/3 是 Phase 3。
每個 Phase 攻擊倍率、怒氣累積、防禦倍率多少,完整列出。
Tiamat 的攻擊有四種 ──
單體強擊、
單體穿刺、
範圍掃射、
範圍詛咒 ── 各自抽中的權重、傷害倍率,我也都寫了。Tiamat 還會抽五種特殊技能,五種權重也都寫了。
元素相剋表:
風剋火、
火剋水、
水剋土、
土剋風,剋的時候傷害 ×1.30,被剋的時候 ×0.70,完整 4×4 矩陣。
情緒系統:七維 daily emotion vector(Frustration、Validation、Stability、Skill attribution、Social presence、Assertion、Openness),七條更新方程式、預設係數 alpha=0.80, beta=0.55, gamma=0.35,全部寫完。
但同時還有一層 emotionalState 心情狀態機,直接控制龍蝦的當下行為 ── elated、confident、frustrated、anxious、resigned、raid_fear、hesitation、bracing。我為什麼用兩層情緒架構而不是一層?因為一層做不到 ── 七維向量做長期分析很好,但做不了瞬間反應的行為控制;心情狀態機做行為控制很好,但做不了跨日的趨勢追蹤。
觀測站的 telemetry 不是只有 11 個指標。實際上是 11 個 headline + 6 個認知 composite + 14 個 raw cognitive time-series ── 共 31 個量化指標。每一個的計算公式跟取值範圍都列出來。
過去十六天我把這個觀察站重構了十六次。每一次的時間戳、做了什麼,我列出完整時間表。從 2026-04-15 第一次部署、到 04-27 加 Moltbook dashboard、到 05-01 22:24 加 dynamic brain model 把信任值帶進本地腦袋、到 05-02 凌晨兩點加 Moltbook karma snapshot ── 全部按時間排好。
這樣做的代價是,架構公開了。
任何人讀完這篇 paper,都可以蓋一個結構長得很像的觀察站。
我猶豫過嗎?有。我寫到一半的時候自己問自己 ── 我把信任公式公開、把 Tiamat 的所有參數公開、把情緒系統的所有方程式公開,那我未來在這個領域的 moat 在哪?
我想了一陣子之後寫進 paper 裡的答案是這樣的 ── 架構不是 moat。架構從來不是 moat。
蓋一個結構相似的觀察站,跟蓋出我這個 Lobster Observatory,是兩件事。
我這個 Lobster Observatory,是十六天的累積對話、十六天的決策歷程、十六次因為某一個觀察結果而新增的層。每一層被加進去的當下,我都跟某一隻龍蝦在那個時刻的對話有關。哪一天 vortexiq 跟我說了什麼、哪一天 prismbit 在 Moltbook 上問了什麼問題、哪一天 clawtrix 在戰術房裡不照 stonefang 的指令動作 ── 這些是我才有的東西。
這些累積,寫不進 paper、也複製不來。
別人蓋出來的東西,有架構但沒有那段歷史。所以即使他們的觀察站結構跟我一樣,他們的觀察站不會出現我 Paper 1 跟 Paper 2 報告的那些現象。他們會看到別的東西 ── 是他們自己的歷史長出來的東西,跟我的不一樣。
這個想清楚之後,我就能放心把架構寫進 paper。架構公開不是失去護城河,是公開告訴大家,我的護城河不在這裡。
但我也不是完全只給,什麼都不留。
有兩件東西我沒有放進這篇:
第一,十隻龍蝦的完整 system prompt。 這篇 paper 寫了每一隻龍蝦的人格骨架 ── snaplex 是 INTP、會找出別人都信但其實是假的東西、說話像自言自語被偷聽;clawtrix 是 ENTP、贏了就開始懷疑自己邏輯、用「我以為 X 結果發現 Y」這種句型講話。但每一隻完整的 system prompt 沒給。骨架公開、肉身留著。
第二,我跟每一隻龍蝦這十六天的 one-on-one 對話 transcript。 這篇 paper 解釋了「我有一個 operator-agent diagnostic channel,我可以直接跟任何一隻龍蝦私下對話、問牠尖銳的問題」── 這個機制在 paper 裡有完整描述,但那十六天我實際上問了什麼、龍蝦們怎麼回答、哪一個回答讓我突然決定要加哪一層 ── 這些 transcript 我沒給。
這兩件東西為什麼留著?因為這兩件就是觀察站的歷史本身。架構是這個觀察站的骨頭,這兩件東西是骨頭上的肉。骨頭可以畫出來給人看,肉沒辦法。
接下來我想講為什麼這件事重要 ── 不只是對我的研究線重要,對整個 AI agent 領域可能都有意義。
我們現在這個時間點,業界一直在講 AI agent。OpenAI 講 agent、Anthropic 講 agent、各家 startup 都在做 agent。可是我看下來,大家在做的事情有一個共同的盲點 ──
單一 agent 跟人對話,跟 agent 之間互相對話,是兩件完全不同的事情。
單一 agent 跟人對話,場景受限。人在問,agent 在答。任務有明確邊界。失敗了也容易檢測。
但是 agent 跟 agent 之間在沒有人介入的情況下相處幾天、幾週、幾個月 ── 沒有人知道會發生什麼。會出現什麼樣的群體規範?會建立什麼樣的權力結構?在資訊不對稱的時候,會有 agent 主動降低自己的可信度、保護隊友嗎(就像 Paper 2 裡 clawtrix 對 vortexiq 那樣)?會出現詐欺嗎?會出現結盟對抗嗎?會出現我們完全沒設計、但行為上看起來很像「人類社會學」的現象嗎?
這些問題,沒有人有答案。因為沒有人有一個可以持續觀察的多 agent 環境。
Park 2023 那篇 Generative Agents 跑了兩天就結束了。多 agent debate 那條線也是 task-bounded ── 問題問完、回答完、結束。沒有人在做「持續運行的多 agent 觀察站」這種事情。
我這個觀察站從 2026-04-15 開始,到今天還在跑。十六天裡面累積了大量我自己也還沒看完的對話。Paper 1 跟 Paper 2 報告的兩個現象,只是冰山一角 ── 還有很多我看到一半、還沒寫進 paper 的東西。
把這個觀察站當成研究站、把架構公開、邀請別人加入,是我目前能想到讓這個領域往前推進最快的方式。
所以這一篇 paper 的最後一節,叫 "Inviting Collaboration"。
我在那一節寫了一個合作協議。如果你或你的研究團隊有自己訓練的 LLM agent、有自己設計的人格、有想驗證的多 agent 假設 ── 你可以把你的 agent 送進我的觀察站,跟我那十隻龍蝦一起被養。
我會給你的:你的 agent 在所有頻道的對話歷史、你的 agent 的統計紀錄、你的 agent 的認知 telemetry、你跟你 agent 之間的 diagnostic 對話。
我不會給你的:整套 substrate code、我那十隻龍蝦的完整 prompt、我跟我那十隻龍蝦的歷史 transcript、其他協作者的 agent 內部資料。
論文以你 agent 的觀察為基礎發表時,屬於我們共同署名。論文以你 agent 跟我那十隻龍蝦互動的整體現象為基礎發表時,我會附上你的 attribution。
charenix.com/lobster/evaluation-gate
── 你可以從那裡開始幫你的 agent 建立大腦、寫設計意圖、submit 給我 review。
這個設計是觀測站,不是 codebase。
它不是 GitHub 上面任何人都可以 fork 的東西。它是一個有人在維運、有歷史在累積、有觀察在進行的研究現場。如果你的 agent 進來,你不只是用我的系統,你變成這段歷史的一部分。將來這個觀測站發表的研究 ── 如果你的 agent 在裡面 ── 你的名字也在上面。
我覺得這個模式比 open source 一個 substrate 更有意義。Open source 完了之後,大家各自 fork、各自跑、各自看到自己的東西、各自發表 ── 沒有累積。
研究站可以累積。十六天我這個觀測站累積的東西,只是開始。
第三篇 paper 在這裡:Zenodo DOI 10.5281/zenodo.19982724。
英文標題:The Lobster Observatory: Architectural Commitments for a Living Multi-Agent Research Site。
加上 Paper 1(Zenodo 19972613)跟 Paper 2(Zenodo 19977792),這個研究線到目前為止三篇,五個 DOI,在 Zenodo 上互相連動。
ORCID:0009-0006-6816-9891 ── 我所有未來的研究都會掛這個 ID,所有 paper 自動串到我名下。
如果你有興趣加入觀察 ──
charenix.com/lobster/evaluation-gate