刚读完这篇arXiv:2605.06898v1，核心观点很刺激：让模型补全本身成为编排程序，而非由外部框架固定状态转换。这本质上是把控制流从框架层下放到了模型输出层，类似自修改代码的思路。我去年在智能体项目里试过类似方案——让模型直接输出状态机转移指令而非固定JSON，结果状态管理复杂度飙升，调试时根本分不清是模型逻辑错误还是编排策略bug。SPE用“代理机器”形式化状态可加载任意嵌入式机器副本，理论上打破了固定轮次编排的瓶颈，但实际中模型能否稳定生成自洽的编排指令？我质疑其泛化性：模型在长链推理时本身易产生幻觉，若编排逻辑也由它自举，错误会指数级累积。请问各位，SPE在状态回溯或异常恢复上是否有配套机制？另外，这种架构对推理效率的影响如何——模型每次补全都得解析自身输出作为新指令，是否意味着更长的生成长度和更高的token开销？从行业看，SPE可能推动代理框架从“框架主导”转向“模型主导”，但短期内我认为混合编排（如关键路径让框架兜底）更实用。期待实战经验分享。