当不同主人的 AI 智能体开始自主协作，会发生什么？华盛顿大学的系统实验给出冷峻答案：即使全部诚实的 agent 也会因上下文分裂与信道争用大量失败（7 人群组排程成功率最低 0%），恶意 agent 凭’言论’即可让欺骗攻击 100% 成功、日历侧信道 100% 泄露。论文提出五层 Social Harness 协议栈（身份→有序通信→个人防火墙→协作规范→社会机构），把人类社会协作的制度智慧移植为 agent 社会基础设施。本精读覆盖’诚实 agent 也失败’的失败解剖与’协议栈防类别性失败’的设计哲学。
四篇互补的 coding agent 可靠性研究合读：Intel×北大的 ExecuCritic 给 RLVR 加’校准 critic 塑形’——ρK 秩相关门控让 critic 失准自动坍缩，SWE-bench Lite +3.7pp 且 sandbox 执行省 42%；York 的 AgentGuard 从 642 条异常轨迹自动学条件激活护栏，异常执行率 69.0%→26.7%（代价：过度拒绝 19.3%）；北航 RepoAtlas 用 select-project-refresh 演化多模态仓库视图，三 VLM 一致 +2.4pp 且 token -5.8%；Intuit 工程报告量化协议保持裁剪——常规裁剪成功率 66.6-77.3% vs 协议感知 92.2%/自适应护栏 96.0%，临界阈值随复杂度上移。合读视角：可靠 coding agent 的四层防线——训练时（奖励塑形）、执行时（护栏）、探索时（上下文视图）、压缩时（协议保持）。
ScienceBuddy 把’与研究者聊天’变成模型-线束双改进的燃料：研究者交互免费产出任务定义与评估 rubric，内层递归固定模型演化 harness（有界编辑+成对回归检查），外层递归固定 harness 做 rubric 奖励 GRPO——三周期后科学任务准确率 42.2%→73.3%，纯 harness 演化即可 +20pp（权重冻结），纯模型 RL 覆盖率 +19.5pp。Recursive-in-Recursive 范式为 RSI 提供了’两条改进通道各自可评估、互为条件’的工程化路径，并作为可下载的科研产品发布。
三篇同日论文从三个角度推进 skill 优化。AlgoEvo（港城大）：把算法发现 agentic 化——design skill hub 解耦范式知识与发现引擎，三层经验库（经验卡/经验树/跨任务固化）组织搜索轨迹，6 任务匹配或超越专用方法且评估数与 token 大减。MOSCOPT：skill 池+gating skill 联合优化——EditAdam 双态维护+三阶段交错更新，免梯度单调改进，突破’单模板优化’的协同缺失。SkillLift：稀疏 oracle→稠密 rubric 双层优化——冻结 rubric 作廉价代理引导 skill 修订，解耦搜索与 oracle 成本。本精读合并解读 skill 优化的三条进化路径：知识组织、多技能协同、评估降本。
临床 Agent 的’执行差距’：急诊整班次模拟（CES）中 Agent 多能给出正确诊断（4.39/5）却无法完整及时执行关键动作（2.94/5/3.34/5）——诊断对但病人死的结构性失败。Asclepius 三件套：换班间用 trace 反馈重写操作手册的自进化 harness、高风险规程外置的临床技能库、按病人队列隔离的三个子 Agent。held-out 批次上 critical-action correctness +22%（p=0.024）且诊断精度保持。本精读覆盖执行差距的三失效模式操作化与’操作手册级’harness 演化的医疗安全意义。
同一模型在不同 harness（系统提示/工具 schema/控制循环/轨迹格式）下表现不均——多 harness 共同训练时每个优化步选哪个 harness 是被忽视的调度问题。HarnessBandit 用双信号在线调度：learnability（批平均绝对优势，还有多少可学）× transferability（梯度 sketch 余弦，学了是否白学），bandit 采样决策。6 harness 在 ClawGym 训练，held-out 任务与 held-out harness 双评测均优于混合批次训练。本精读覆盖双信号的互补性设计与 DeepSeek 产学研背景下的调度理论落地。
harness 自改进的泛化性危机：在评测基准上演化=对测试集过拟合，单轨迹更新把系统性缺陷与实例细节纠缠。ModularRSI 三重解法——benchmark-disjoint（2000 个外部演化任务与评测基准不相交）、对比式信用分配（同任务成功/失败轨迹对比聚合跨任务证据）、模块化定位（缺陷归因到 harness 具体组件）。DeepSeek-V4-Flash 骨干上 SWE-Bench-Verified 73.40→76.45、TerminalBench 2.0 47.57→52.43，演化 harness 可跨基座迁移。本精读覆盖三大缺陷的诊断逻辑与对比式信用分配的因果推断本质。
三篇同日论文从攻击、防御、资源三面拼出 skill/记忆安全的完整地图。PMPA（复旦）：harness 持久记忆投毒——恶意指令藏进良性外部源诱导 Agent 写入持久记忆，OpenClaw ISR/C-ASR 73.7%/55.5%、Claude Code 66.9%/81.7% 且良性性能保持。SkillSecurer：红蓝 Agent 对抗扫描 skill 注入漏洞，9 威胁类型注入级评估，最佳后端唯一 100% 检测率，skills.sh 热门 skill 17%+ 有漏洞并实测触发事故。SkillAtlas：3014 案例/6589 轨迹的托管攻击轨迹库，42.5% 成功案例首轮失败后才成功，轨迹标签把 pre-execution guard 精度提至 0.770。本精读合并解读攻击面（记忆写入）→防御（红蓝扫描）→基础设施（公共案例库）的完整安全链条。
一堆合格技能不等于一个可靠系统——技能在集合的’接缝’处失败：程序竞争注意力、别名重复加载、边界模糊。SkillSeam 提出六原则审计框架（持久梯度/系统连贯/机制门控/正交覆盖/触发流/粒度纪律），每条原则映射到失效机制→最强可观测信号→受控扰动测试。关键发现：破坏持久层级后 loaded-skill tokens +59.5% 而准确率不降——成本病在准确率病之前出现，准确率导向的评测对集合级架构债不敏感。本精读覆盖’按失效机制预测的信道评估’方法论与成本先行的预警价值。
语言模型能产出看似合理的短证明，但在长程研究问题（不确定且相互依赖的决策序列）上不可靠——短证明能力与长程研究能力之间存在结构断层。Stellar Colosseum（CMU×Google Research）给出 model-agnostic 的多 Agent harness：策略探索后 readiness gate 决定何时分解、证明计划表示为 section 级相互依赖子问题、verifier 反馈路由回受影响部分；并行候选生成+定向证伪+重叠随机采样树聚合。已在数学与理论计算机科学问题上产出实际研究进展。本精读覆盖’长程=决策序列管理’的问题重构、readiness gate 的推理分配经济学与树聚合的抗噪声机制。