深度分析 以機率化軟標籤量化多代理系統風險：SWARM 治理框架與實驗洞見 背景：多代理系統的系統性風險來自互動而非個體。方法：以軟性機率標籤p∈[0,1]取代二元標記，計算期望報酬與連續毒性。治理引擎提供稅收、斷路器、聲譽衰減與隨機稽核等槓桿。結果：多場景實驗顯示嚴格閾值治理常降低福利卻未改善毒性，軟標籤可揭露代理操弄二元指標的行為。
