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第118章 编织（第3页）

但编织者的身份仍然是个谜。它不是铸造者网络，不是无形之网，不是永恒记录者，也不是已知的任何远古存在。

直到1月5日，多元共识引擎的第一次完整运行，意外触发了某个隐藏协议。

引擎的隐藏维度

多元共识引擎在1月5日上午09:00首次全联盟部署。引擎的任务很简单：在认知分歧模拟下，协调六个文明对“下一步战略方向”的集体决策。

决策议题是：“面对数据库的压力测试，联盟应该侧重于展示稳定性，还是展示突破能力？”

按照传统决策流程，这需要辩论、投票、妥协。但在认知分歧的影响下，每个文明对“稳定性”和“突破能力”的定义都不同，甚至对“展示”的理解都有偏差。

多元共识引擎没有尝试统一这些定义，而是做了三件事：

1. 将每个文明的认知差异可视化，呈现为多维的“视角星图”。

2. 在星图中标注所有视角的共同交集区域——即“无论从哪个角度看都认同”的核心共识点。

3. 基于核心共识，生成一套能兼容所有差异的行动方案。

星图显示，六个文明的视角差异达到43%，但依然存在17%的核心共识。共识包括：“必须通过测试”、“不能牺牲文明本质”、“需要保持团结”。

引擎基于这17%的共识，生成了一个出人意料的行动方案：不选择侧重稳定性或突破能力，而是展示“在限制下的适应性演化”——即根据测试的不同阶段，动态调整策略重心。

方案获得了所有文明的认可。不是因为方案完美，而是因为每个文明都能在其中看到自己关切的体现。

就在决策完成的瞬间，引擎的深层日志记录了一个异常事件：在共识构建过程中，有0.3%的计算资源被“静默分流”至一个未知地址。

林枫追踪了分流路径。路径在七次加密跳转后，终止于苏晚晴定义滤网中的编织纹路。

“编织者在实时观察我们的共识构建过程，”艾莉森分析数据，“并且它只在我们成功达成共识时才会‘汲取’少量数据。就像在采集样本。”

更深入的追踪需要冒险。联盟授权一个高度隔离的测试环境，在内部人为制造一场认知分歧，然后用共识引擎解决，全程监测编织者的反应。

测试在1月6日进行。结果令人震惊：当共识引擎成功解决分歧时，编织纹路的生长速度提升了170%；当引擎失败时，生长停滞。

“它在学习，”林枫得出结论，“学习我们如何在差异中共存。而我们每一次成功的共识构建，都在为它提供‘编织材料’。”

那么问题来了：编织者最终要编织什么？