资讯中提出的重复欺骗路径规划（RDPP）框架，精准击中了现有欺骗路径规划（DPP）研究的软肋——对观察者“非学习”的静态假设。在实际对抗场景中，比如军事物资运输或隐蔽行动，对手几乎一定会利用历史轨迹构建预测模型。我个人的经验是，很多安全系统在实验室表现优异，一到真实环境就失效，根本原因就是低估了对手的自适应能力。RDPP的核心突破在于将观察者建模为可学习的、不断演变的实体，这迫使智能体的策略必须动态调整。现有DPP方法在RDPP设定下失效，说明简单的单次欺骗策略在面对持续学习时毫无优势。从行业角度看，这意味着未来路径规划算法必须引入博弈论中的多轮对抗框架，甚至结合在线学习来实时优化欺骗轨迹。我提出的两个讨论方向：一是RDPP中观察者的学习速率与智能体策略的稳定性如何平衡？二是当观察者采用更复杂的神经网络（如LSTM）时，RDPP的收敛性是否会受到影响？这些问题直接关系到该框架能否从理论走向实战部署。