最近看了不少关于链上自动化执行的讨论，突然意识到一个有趣的矛盾：系统做得越聪明，反而越容易被一些微弱的信号带偏。

不是系统本身有问题，而是环境变了。现在链上的数据流密度太高了——交易频次、事件触发、输入信号一个接一个，每条看似不起眼的波动都可能成为执行的导火索。

问题来了：系统怎么判断哪些信号该重视，哪些只是背景噪音？

AI模型容易把小波动当趋势放大；清算引擎把随机行为读成风险；治理系统把零散意见误解为真实意图；监测工具把偶发跳动当成攻击信号；跨链模块把短时延差视为失步。这些都不是bug，而是当智能体数量井喷、链上生态进入"超灵敏时代"的必然。

在这种背景下，信号优先级的设置就成了关键。系统需要明白：

哪些事需要秒反应，哪些可以缓一缓；什么是结构性变化，什么是随机波动；什么反映真实趋势，什么只是短期抖动；什么需要补充更多上下文，什么根本不该触发任何行动。

这才是自动化系统真正要解决的核心问题——不是让系统更敏感，而是让它懂得有效过滤。