信息活性物质展示了基于测量的决策如何产生集体有序，但大多数研究局限于达成共识的系统。我们转向以角色分化为结构的集体信息引擎，并以反协调博弈构建最小实现，其中不同角色的信息本身具有价值。\ \ 在共存的多局游戏中，代理通过噪声社交信号推断自身角色，该信号根植于持久的身份标识。角色遵循行为又会反馈到信号本身，形成对角色遵从的激励回路。\ \ 资源通过协同的角色扮演累积，并与身份的可变性相互强化，从而实现Sewell 在结构化理论中提出的模式‑资源双重性。\ \ 社会回路增益定义为\ $$G = \rho \cdot C \cdot \phi \cdot S$$\ 其中 $\rho$ 为身份持久性，$C$ 为认知容量，$\phi$ 为信道保真度，$S$ 为模式强度。当 $G>1$ 时，引擎被点燃。\ \ 对于一组可能的模式，角色出现呈现分岔级联，其函数形式由模式的特征值谱决定，可表现为可监测的对数序列，也可出现毫无预兆的突发。\ \ 资源累积为复制子动力学提供适应度，使得模式强度的进化自行选择级联类型。亚临界的身份协方差能够在临界点前揭示即将出现的类型，实现早期检测；而反馈信道参数则倾向于决定最终被选中的类型。\ \ 因此平台设计成为调节 emergent coordination 的控制杠杆，可通过调节 $\rho$, $C$, $\phi$, $S$ 等参数来抑制或促进信息引擎的启动。该理论为分布式 AGI 的快速起飞提供了具体机制，并提出基于监控的解决方案。\ \ 本工作将博弈论、集体动力学与信息引擎相结合，开辟了代理群体信息热力学的研究路径。\ \ 点评：本文提出的角色分化机制为理解和控制大规模智能体系统提供了可操作的数学框架，尤其在预测突发协同和设计平台干预方面具有重要意义。