深度分析 「代理式首位正則程式碼」：降低 AI 代理訓練軟體熵的治理框架 隨著大型語言模型被用於程式編寫，傳統程式庫混雜語言時尚、框架變動等偶然資訊，導致代理在訓練、推論、工具迴圈與人工審核上付出四倍熵成本。本文提出代理式首位正則程式碼，透過受治理的行為單元、型別變更代數與證明攜帶的編輯，將原始程式轉為行為等價的標準化表示，理論上可降低訓練代幣需求與驗證變更成本，
