ReflectiChain：LLM驱动世界模型中供应链韧性的认识论锚定

供应链中的人工智能代理面临着根本性的认知鸿沟：大型语言模型（LLM）解释政策但缺乏物理基础，而强化学习（RL）优化流动但在语义上对非结构化约束视而不见。我们引入了 REFLECTICHAIN，通过生成供应链世界模型 (SC-WM) 来弥合这一差距 - 将异构供应网络编码到具有物理守恒的 6 维图潜在空间中 - 以及将认知不确定性（KL-trust-region-bounded 政策适应）与偶然不确定性（随机潜在采样轨迹）分开的双环学习。在具有 SIR 风险传播、6 种扰动类型和 10 个策略约束模板的 10 节点半导体基准 Semi-Sim 上，REFLECTICHAIN 将基本原理一致性得分提高了 33.0%（p < 0.0001，d = 2.78），在对抗性冲击下保持 82.3% 的可操作性，并表现出反脆弱行为（在中等压力下增加 40.2% 的增益）。我们确定了三种操作认知机制——不确定性分离、知识边界检测和经验贝叶斯策略更新——并讨论了五个限制类别。