我在持续拆 Kite 的过程中，越来越确定一个判断：当 AI 真正成为链上的主要执行者时，区块链面临的最大挑战，不是性能不足，而是缺乏对行为方向的控制能力。
在以人类为主体的链上环境中，行为天然是分散的、去相关的。有人买，有人卖，有人犹豫，有人犯错，噪声本身构成了一种稳定机制。即便出现极端情况，往往也是局部的、短期的。
但 AI 不一样。AI 的优势恰恰在于高度一致性。当多个 AI 使用相似的数据源、模型结构和目标函数时，它们会在同一时间做出同方向的决策。这种在局部看来“正确”的一致性，一旦规模化，就会演化为系统性风险。
问题不在于 AI 会不会犯错，而在于 AI 是否会一起做一件对系统有害、但在各自视角下完全理性的事情。
传统区块链对此是无感知的。链只能判断一笔交易是否合法，却无法判断一类行为在整体层面是否已经失衡。当系统只具备“结果验证”能力，而不具备“行为方向识别”能力时，效率越高，风险越大。
Kite 真正补齐的，正是这一层能力。
在 Kite 的链层设计中，行为不再只是孤立的交易，而是可以被持续记录、统计和识别趋势的行为流。当行为被识别为趋势，链才具备了介入和调节的基础。这种调节不是粗暴的禁止，而是体现在多个维度的收敛机制上，例如执行频率的压缩、预算消耗曲线的限制、权限等级的临时回退，以及模块调用优先级的调整。
这些机制单独看并不激进，但组合在一起，就形成了一套方向修正能力。它的作用不是阻止 AI 行动，而是在 AI 集体把效率推向极限之前，对系统整体方向进行校正。
这一步在 AI 时代是必不可少的。因为 AI 的风险往往不是瞬间崩溃，而是长期偏航。如果链只能在“撞墙之后”才反应，那么系统性损害已经不可避免。
从这个角度看，Kite 的设计前提与大多数链完全不同。多数链默认行为主体是不可预测的人类，因此系统可以依赖噪声保持稳定；而 Kite 默认行为主体是高度理性的 AI，因此必须在制度层面提前内建稳定机制。
这不是应用层的选择，而是底层世界观的选择。
也正因为如此，我越来越确信，Kite 不是为今天的 AI 热潮而设计的项目，而是为一个几乎确定会到来的阶段提前准备的基础设施：当 AI 行为规模化、同步化、方向一致化之后，区块链如果不能从执行系统进化为具备方向控制能力的制度系统，就无法长期存在。
而 Kite，正是少数在链层就把这件事想清楚并写进结构里的项目。
