序列决策模块 (SDM)

序列决策模块（Sequence Decision Module）是大型语言模型及强化学习系统中用于处理长序列依赖与动态规划的关键架构单元。它超越了传统自回归模型的静态生成模式，将连续的输入序列转化为离散的状态空间，利用马尔可夫决策过程（MDP）框架，在每一步决策中综合考虑历史上下文与未来目标，从而实现对复杂任务（如代码生成、多轮对话、科学推理）的序列级规划与优化。该模块通常结合注意力机制与门控单元，确保在长序列中保持关键信息的可访问性，是现代智能体（Agent）实现自主规划能力的基石。

在现代计算架构中，序列决策模块扮演着连接感知与行动的“大脑”角色。随着大模型从单纯的内容生成向智能体自主行动演进，该模块成为解决长程依赖、多步推理及复杂任务分解的核心引擎。其生态地位体现在将非结构化的自然语言或符号序列转化为可执行的离散策略，支撑起从简单问答到复杂多步规划的全栈智能体系统。相比传统规则引擎，它具备更强的泛化能力与适应性；相比纯端到端强化学习，它提供了更可控的决策路径与可解释性，是构建高可靠性 AI 系统不可或缺的组件。