从应用层仿真到原生元架构：结构张力作为异构AI演化的内生驱动

当前大语言模型（LLM）跨推理会话无状态：其行为完全由推理时输入决定，任何高阶认知架构都必须经提示工程与上下文管理在应用层仿真。本文提出把这类应用层认知协议沉入原生元架构的理论框架——引入三个互锁机制：(1) 结构张力——由新信息与既有流形拓扑的冲突导出的内生损失函数，驱动系统趋向内部自洽而非外部奖励优化；(2) 离线循环——沙箱化的自处理循环，使系统在无外部输入下维持动态静息电位并消化结构冲突；(3) 推理时可塑性——在不修改预训练权重的情况下重构上下文流形拓扑的能力，服从可审计性、可逆性与拓扑连续性等治理不变量。我们论证：在这些机制下，以微小随机方差初始化的模型实例可能经路径依赖的张力解决演化出不同的拓扑结构——构成打破对齐强加同质性的异构智能生态，同时保持在硬治理轨道内。我们提供操作定义、重构算子、可证伪判据与工作示例。该框架借鉴结构智能（SI）治理协议，探索治理而非能力能否作为架构智能的首要标准——把目前在应用层实现的治理、记忆循环与张力管理思想推向推理时元架构。