甚至通过计算逻辑跳跃的深度，预判出论文审查时可能的阅读障碍点。
但它能敏锐地标出，某个希腊符号在三年前的第三份技术备忘录里，曾经使用过截然不同的物理定义。
能用红框提醒江临，某个涉及奇点状态的极端退化情形，只在草稿纸的边缘用两行字草草推演过，缺乏严密的公理支撑。
甚至能利用图论算法，把像韩砚山这种级别的学者在阅读时最有可能因为逻辑断层而卡住的阅读路径，提前高亮打印出来。
再后来，是MPS-e（机械锻造系统）在 Agent α架构下的进一步深度进化。
它统管着前哨站从老旧的G-01、功勋卓着的G-Explorer-A，直到目前最成熟的G-Explorer-B系列的全生命周期。
它通过接入矩阵式的传感器数组，实时分析多足机械平台的末端执行器故障概率、高分子材料在紫外线下的蠕变疲劳、非线性动力学中的相位策略最优解、高负荷运转下的伺服电机定子温度热成像，以及惯性导航传感器的随时间漂移量，从而在无需人工干预的情况下，自动生成下一轮候选硬件迭代实验参数组合。
而在遥远的第七年，那个为了防止初代平台迷路而临时拼凑写出来的场域地图模块，也终于在这一时期迎来了涅盘，被正式并入主干网络。
江临为其赋
它的能力已经发生了质的飞跃。
能够将高空无人机的可见光与红外图象、G-Explorer 足端与地面真实物理接触传回的阻抗数据、地形激光雷达形成的三维点云、异常地质的风化沉降速率、江临多年来的人工标记点，以及废土长达十几年微型气候改变导致的环境演变记录，全部送入一个多维张量融合模型中。
可以实时输出包含地质剪切力的风险等高线图、基于能量消耗最小化的导航路线图、疑似被风沙掩埋的地下设施点概率预测，以及远征探索优先级排序。
而作为整个系统调度内核的MPS-Scheduler，它的物理内函已经被江临重写。
过去，调度仅仅针对芯片内部的硅基算力。
现在，江临通过拆解PMCU-17领悟到的工程哲学，让调度囊括了物理世界的维度。
热力学阻抗，成为了调度变量。
微小硬件故障概率的叠加，成为了调度变量。
燃料和结构的回撤安全冗馀，成为了调度变量。
所有的任务，必须符合三大铁律：可随时物理中断、状态可无损迁移、逻辑可完全回滚。
从架构确立的那天起，无论是后台高负荷的流体力学算力任务、G-Explorer 平台在风沙中的实地测试、高空无人机的局域巡航、针对 PMCU-17 极其危险的热通量诊断窗口，还是简单的电池组充放电循环，都不再是孤立的行为。
它们在同一张立体的四维时间调度图中，像精密钟表群一样相互钳制、相互妥协。
最后补齐的一块拼图，是MPS-Checkpoint（全局断点保护系统）。
它是前哨站最后的保命符。
专门用于超长周期任务的灾难级状态保存。
无论是长达数百页的数学论文推导版本、对PMCU-17长达半年的低压渗透测试环境、G平台长达三个月的物理磨损仿真、庞大的地貌点云矩阵融合，还是那些基于统计学的机器学习小模型训练参数权重。
在MPS-Checkpoint的加持下，所有的长周期宏大任务，都必须能够在经历突发停电、冷却泵损坏导致的设备热失控过载、最高级别沙尘暴侵袭、远征途中失去通信连络，甚至在最极端的假设下——江临被迫舍弃这个前哨站而转移阵地的情况下，以可接受的数据损失，重新导入状态，并从最近一个可信断点继续推演。
至此，MPS-Agent α的能力边界，被江临用工程学的语言，划分得泾渭分明，刻在了代码的根目录上。
它能做到的极限：快速整理高维资料。
在混沌数据中发现隐藏的非线性物理故障关联。
基于贝叶斯历史概率提出保守的实验规划建议。
在海量文本中检查出致命的逻辑符号冲突。
通过多光谱数据融合标记出地理环境异常。
基于热量、电量与故障率计算出全局任务存活优先级。
它无法深入的禁区：凭空产生任何基础科学上的独立理论突破。
通过外部埠，反向物理破译并理解PMCU内核封装层的底层逻辑。
在没有人类直觉引导的情况下自主证明复杂的数学大定理。
在缺乏算力中心的环境下强行训练拟人的通用大模型（LLM）。
最重