林托微微一怔，虽然他能够控制自己的钢铁战衣不被夏弥攻击到，但是其他钢铁战衣只是由agi操纵的。
对于通用人工智能agi来说，它们只会计算当前情况下的最大利益。
这涉及到一个底层逻辑：
第一层：效用函数与目标同质性
agi的核心决策机制由其底层效用函数驱动。当所有作战单位的效用函数完全一致且相互独立时，个体行为完全由“局部观测下的即时收益最大化”决定。在缺乏统一协调层的情况下，每个agi单元会独立评估攻击夏弥的“预期效用”与“规避林托钢铁战衣拦截的预期成本”。由于林托的战衣具备高机动性和防御力，对agi而言，直接对抗林托的效用成本极高，而转向攻击更脆弱的目标（如环境或低价值单位）则可能带来更高的“战场生存率”与“任务完成度”加权值，从而触发个体避险与趋利行为。
第二层：纳什均衡与囚徒困境的战场演化
这构成了一个多智能体博弈场景。对于任意一个agi作战单元，其最优策略是“利用同伴牵制林托，自己寻找薄弱点击杀夏弥”。然而，当所有单元都采取此策略时，集体行为演变为“无人真正牵制林托”，导致整体作战效能下降，任何单一单元都难以突破林托的防御圈去攻击夏弥。这种个体理性导致集体非理性的状态，正是博弈论中的囚徒困境在战场环境下的具现化。
第三层：协调博弈与信号机制缺失
该困境的根本原因在于agi之间缺乏超越局部计算的协调博弈机制。在理想情况下，多个智能体需要通过某种共识协议或显式通信来形成联合行动策略，例如部分单位自我牺牲以创造整体优势。但由于底层逻辑仅基于独立利益最大化，且缺乏预设的“利他性协作”权重，当林托作为一个高价值、高威胁的“干扰项”介入时，系统无法自发形成稳定的“围攻-突袭”协作模式，最终表现为宏观上的混乱与各自为战。
如果反应堆被引爆，那么夏弥肯定会付出巨大代价。
这相当于十个莱茵直接爆炸，一个莱茵就能够把当年的李雾月炸死，更何况是现如今的夏弥，恐怖的力量将会宛如排山倒海一般席卷过来，这是完完全全的自杀行为。
但是这会导致一个结果，那就是……路明非等人也得一起死！
“快跑！！”
林托扭过头去，刚准备对路明非等人进行最后的提示。结果回头一看，发现路明非等人早就已经顺着黑死剑的那一条缝