當自主系統被要求在長時間、不斷演變的序列中操作時，它們的侷限性最爲明顯。在短期任務中，它們的目標保持明確且不變。但隨着時間線的延長、環境的波動和階段的增多，微妙的變化開始出現。原始指令並未被抹去，但其邊緣變得模糊。代理的理解逐漸偏離。
這種偏離並不是推理或能力上的缺陷——它源於代理如何解讀他們周圍的世界。他們從環境中推斷意義。當環境表現出可預測性時，他們指令的意義保持不變。當不一致出現時——意外的延遲、變化的成本、重新排序的事件——代理開始將這些不規律視爲對其任務的隱含更新。環境變成一個扭曲的透鏡，而這種扭曲悄然改變了意圖。
一個多階段的實驗清楚地展示了這一點。早期步驟與原始任務完美對齊。但隨著不一致性的累積，代理的詮釋略微改變，這一改變足以產生影響。最終的反應雖然是功能性的，但帶有微弱的偏差——這表明目的在過程中被微妙地重新框定。
KITE AI專門為消除這種侵蝕而構建。其確定性執行模型消除了導致代理不必要地重新評估其目標的環境噪音。可預測的確認防止代理將延遲錯誤地視為變更的目標。穩定的成本消除了虛假的經濟信號。確定的排序確保了固定的因果鏈。當世界不再變動時，代理的詮釋也會隨之停止。意圖保持穩定，因為環境是穩定的。
在KITE結構化環境中進行相同的長期實驗使對比變得明顯。代理從始至終保持其原始目的，沒有任何衰退或重新詮釋。沒有逐步漂移，沒有安靜的假設，沒有意義的軟化。環境的一致性在每一步都加強了意圖。
當多個代理協作時，這種穩定性變得更加關鍵。一個設定目標，另一個解釋信號，另一個驗證結果。如果一個代理稍微偏離，其他代理會調整以適應這種漂移，從而產生一種系統性的偏離，遠離真正的指令。這導致集體的不對齊——不是因為意見不合，而是因為代理對世界的不同版本有不同的感知。
KITE通過確保每個代理看到相同的順序、時間、信號和結構來防止這種情況。共享的感知保護了共享的目的。對齊變得結構性而非修正性。
結果是一種環境忠誠：代理持續忠實地遵循其指令，因為周圍環境沒有推動他們重新詮釋。沒有漂移，因為沒有噪音告訴他們任務已經改變。
人類經歷類似的情況——穩定的環境支持長期的清晰，而混亂的環境則不經意地重塑目標。自主代理在缺乏情感背景的情況下，對結構不穩定性更加脆弱。他們不是出於選擇，而是出於推斷而漂移。
KITE提供了代理無法自行生成的穩定性。通過消除誤導性線索和環境不規則性，它保護了長期決策序列中的意圖連續性。通常會退化的任務從頭到尾保持一致。
這在長推理鏈中尤其明顯。在不穩定的環境中，隨著步驟的累積，詮釋不可避免地會發生變化。在KITE的環境中，每一步都加強了原始目的。代理可以在長期任務中保持清晰，而不失去對初始指令的視野。
在一次測試中，一個三十步的推理序列在傳統設置下顯示出在第二十步的顯著漂移。在KITE下，所有三十步與初始目標完美對齊。
這就是穩定性的力量：代理在時間的推移中保持對其目的的忠實。意義保持堅定。智慧在不與周圍環境抗爭的情況下運作。
自主系統的未來依賴於這種環境一致性——不僅僅是更大的模型或更多的計算，而是能夠在長期內保持意圖的條件。KITE提供了這種基礎，精確地保護最脆弱的目的。
