连续场计算

解决什么问题

在 AI Agent 处理物理模拟、环境感知或空间推理类任务时，输入往往是连续变化的场景（温度场、高度场、力场等），而不是一条条孤立的离散数据点。如果让模型逐点推理，不仅上下文长度迅速膨胀，而且容易忽略场的整体连续性与梯度特征，导致结果在边界处断裂、在细节处噪声放大。

Continuous Field Computation 尝试把这类问题收拢到一个统一范式里：把离散观测当作对某个连续场的采样，在采样点之间恢复出可求值、可微分的场描述，让 Agent 用少量参数表达大面积信息。

技能如何工作

• 场建模：把输入数据抽象为场的采样集合，并为后续插值/回归保留坐标信息，便于在任意位置求值。
• 连续性约束：通过平滑性先验约束相邻采样之间的关系，抑制插值抖动，使场在采样点之间过渡自然。
• 统一求值接口：对外暴露一致的求值入口，让 Agent 可以把「在某点取值」当作一个普通工具调用来使用，而不必关心内部是多项式拟合、径向基还是其他方式。
• 与 Agent 主流程解耦：场计算本身不决定任务策略，只负责把连续量变成可消费的数值或梯度，策略层可以自由组合调用。

适用边界

• 适合采样点稀疏但整体形状需要保持平滑的场景；若输入本身就是高频细节密集的数据，平滑先验可能成为误差来源。
• 不内置物理方程求解器，也不替代专门的数值仿真工具；当任务要求严格守恒律或高精度数值积分时，应外接相应求解器。
• 场的维度与采样规模受上下文窗口约束，超大规模网格需要先做降采样或分区处理。