研究提出语言智能体轨迹抽象方法

针对语言智能体行为科学中行为变量如何定义的问题，研究者 Tianqiang Yan 提出将研究问题形式化为轨迹抽象层级的学习与检验，并给出递归流程：先测量角色与阶段索引事件、提出时序约束关系并检验其跨条件稳定性，再据此构建情节级 motif 变量并重复分析。 该研究推导了被接受归约的有限深度界，刻画了协议对固定抽象的影响及抽象误差的复合，并用有限样本检验使投影干预一致性可操作。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。