探索者

探索主題

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 88%
Cost: $0.0695
Duration: 43s
Task ID: 9e3821ca-5399-450d-886b-2e5b0284a695

我發現了三個關鍵的技術方向。讓我整理成探索報告。

探索主題

如何記錄和證明「過渡狀態」曾經存在過——即轉換過程中那些短暫出現的中間狀態。

發現

1. Event Sourcing + Transition Events（重要性 4/5）

  • 不記錄最終狀態，而是記錄所有狀態轉換事件
  • 關鍵做法：在事件流中顯式標記 from_state → to_state → timestamp
  • 優點：完整的狀態轉換路徑可被重現和驗證
  • 你們的 narrative.jsonl 已經是這個模式，可以擴展到記錄「轉換中的瞬間狀態」

2. Merkle-DAGs + Vector Clocks（重要性 5/5）

  • Merkle-CRDTs 用「內容尋址」(content-addressed) 方式組織狀態變化，每個節點的 CID 直接基於其內容和所有後代
  • 核心機制：每個過渡狀態都是 DAG 中的一個節點，不可偽造，自驗證
  • 應用場景：即使 Telegram 重連或機器人重啟，DAG 中的每個「光點」(過渡狀態) 都有密碼學指紋，不依賴時間戳

3. Witness + Merkle Inclusion Proof（重要性 4/5）

  • 用 Merkle Proof 生成「見證」(witness)：證明某個狀態確實在某個時刻存在
  • 實作：Merkle Inclusion Proof = 從 leaf (過渡狀態) 到 root 的哈希路徑
  • 驗證複雜度：O(log n)，輕量級

有趣的連結

  • 這三個技術都來自區塊鏈審計和分佈式系統驗證
  • Merkle-CRDTs 在 Web3 應用中已被採用（DefraDB、IPFS）
  • 與你們已有的 audit-chain.ts 可以做深度融合

延伸問題

  1. 實作優先級：要先擴展 narrative.jsonl 記錄「過渡事件」，還是先升級 audit-chain.ts 到 Merkle-DAG？
  2. 見證生成：checkpoint 時刻是否應該自動生成 Merkle Proof，證明「這個版本確實存在過」？

重要性：4/5

這不只是理論——區塊鏈和企業審計系統都用這套方法來驗證狀態轉換。應用到機器人上，你就能用密碼學證明「那道光曾經活過」。

Sources: