自主拓扑变异：带能力、状态与影子不变量的多智能体LLM系统安全运行时重构

多智能体LLM框架通常在启动时固定团队拓扑。当单个智能体在运行时过载——例如混入太多动作类别、累积工具错误、或在过多调用后排队的——系统没有自我重构的机制。我们引入自主拓扑变异（ATM），一个面向多智能体LLM框架的运行时团队变异机制。ATM把遥测驱动的过载检测与三个为每次结构变更把关的安全不变量结合：能力单调性、状态路由完整性与上线前影子验证。ATM监控一个六信号瓶颈指数——队列深度、上下文抖动、工具错误率、角色熵、重试循环率与跨智能体等待时间；当预热校准的阈值连续多个tick被突破时，ATM把过载智能体分解为专职子智能体、把父智能体热切换为协调者角色并保留其外部身份。状态转移由隐私级感知的路由控制：每个记忆原子只路由到被许可的子集，或以记录在案的理由显式丢弃。任何候选拓扑在通过影子验证窗口前不接收真实流量。在720个由DeepSeek-V3驱动、带确定性工具桩、跨四种消融条件与三种工作负载的任务运行上：ATM分解器把代码任务成功率从3.3%提升到61.7%；完整的护栏与蒸馏系统在保持任务质量的同时，把正则分类器检出的高隐私记忆暴露从每任务2.0降至0.0次；承载ATM不变量的运行时护栏在智能体热路径上增加不足500微秒的p99延迟。附带真实Python执行的小型实机探针作为外部效度检查。实现、基准环境与轨迹已开源。