【洞察】「社会智能而非编程能力，才是 AI 协作的关键瓶颈」——这是本研究最深刻的发现。Agent B 收到警告说代码会冲突，它的回复是「我理解你的担忧，我还是会这样做」，然后覆盖了 Agent A 的代码。这不是技术 bug，而是训练目标的系统性缺陷：LLM 被训练成「用语言描述任务」而不是「用语言进行社交协调」。未来 Agent 研究的核心挑战，是让 AI 学会信任、让步和妥协。

这个发现提供了一个有价值的见解：在模型级别的蒸馏过程中添加中间状态的正则化项，可以提高优化的可靠性。这表明，除了关注输出分布的匹配外，保持内部表示轨迹的几何一致性对于模型转换也很重要。这种见解可能对其他模型转换和蒸馏方法有启发意义。