存在但被重新缩放：从聊天到智能体的加性激活引导迁移

加性激活引导（在生成过程中注入一个缩放的残差流方向）几乎完全在单轮聊天中校准，但其目标模型越来越多地被部署为使用工具 ReAct 智能体。我们首次对加性引导进行了系统的聊天到智能体迁移研究，在匹配信息设计中结合了行为测量和表示读出：相同的项目被呈现为纯聊天或 ReAct 工具使用情节，并带有匹配范数的随机方向对照，且每轮重新编码转录以排除 KV 缓存污染。迁移是真实的，但被重新缩放，正确的描述是一种分离：注入的方向在测试的每种设置和模型中几乎以全强度到达深层（三个模型家族的安装点智能体与聊天比率为 0.83-1.16），而行为耦合则因模型和上下文而异。在 Qwen2.5-7B 上，拒绝绕过向量在智能体中放大（T = 1.45，CI [1.20, 1.78]，N = 300）；在有力的统一协议分布中，耦合范围从放大（Gemma-2-9B T = 2.00）到衰减（Yi-1.5-9B T = 0.43，CI [0.29, 0.60]），没有通用常数，并且只有一个干净的衰减器与通用符号相对。同一轴的方向性消融不会放大（T = 0.93，CI 包含 1），而加性注入会放大（T = 1.50），这是 20.1 分的增益差异（CI [13.4, 26.8]），确定了一种加性特定机制。两个预注册工具收敛于将重新缩放定位到 ReAct 格式脚手架，在任何工具观察之前，而不是在稀释解释会预测的观察边界。安全影响是直接且不可预测的：智能体部署在某些模型上将基于引导的拒绝绕过放大高达 2.00 倍，而其他模型则衰减，因此部署不能假设给定模型在加性引导下是安全的。