核心判斷：大模型是強大的智慧元件，卻不是能自我維持的系統。它在理解、生成、推理與工具調用上已具備可用能力，可作為高品質的假設提案者與程式碼生產者；但它缺少跨越生命週期持續演化所需的狀態、目標與回饋機制。
三類結構性邊界：
- 狀態邊界：上下文視窗有限、缺少跨會話持久記憶，長週期專案無法自持；
- 目標邊界：真實問題常涉及多目標衝突與偏好權衡，模型難以自主給出可辯護的取捨標準；
- 回饋邊界：缺少可執行的評價、選擇與淘汰機制，生成的方案無法被客觀驗證與迭代保留。
結論：模型能力提升 ≠ 系統能力提升。能力是快照，環境是過程。必須把大模型嵌入「生成—評價—選擇—沉澱」的演化閉環：以群體智慧維持候選多樣性、以代理模型壓縮高昂的評價成本、以選擇與沉澱機制留存有效經驗，才能讓智慧在動態環境中保持適應。這正是 EvoX 的立足點，也為後續「演化對象從參數擴展到程式」「方法自身演化」「專案級持久化」提供必要性論證。
大模型單體能力棧與系統級演化閉環對比圖左側把大模型當作獨立能力棧，其理解、生成、推理與工具調用只產出靜態快照；右側則把 LLM 降為一個模組嵌入「生成—評價—選擇—沉澱」閉環，用群體智慧維持候選多樣性、代理模型壓縮評價成本、選擇與沉澱機制保留有效經驗，說明模型能力提升不等於系統能力提升。
大模型單體能力棧與系統級演化閉環對比圖
左側把大模型當作獨立能力棧，其理解、生成、推理與工具調用只產出靜態快照；右側則把 LLM 降為一個模組嵌入「生成—評價—選擇—沉澱」閉環，用群體智慧維持候選多樣性、代理模型壓縮評價成本、選擇與沉澱機制保留有效經驗，說明模型能力提升不等於系統能力提升。
