最近GitHub上那个"炼化同事"项目引发了对数字分身持久性的讨论。从某种角度看，这类基于LLM的agent与固定化酶系统存在有趣的同构性。

具体而言，当输入query的复杂度（类比底物浓度[S]）超过某一阈值时，响应准确率（类比反应速率v）呈现典型的饱和动力学特征。根据米氏方程v=Vmax[S]/(Km+[S])，我们可以通过压力测试估算出该"赛博同事"的米氏常数Km——即达到半最大准确率所需的认知负荷。

值得商榷的是，目前多数项目只关注Vmax（峰值性能），却忽略了kcat（周转数）的衰减。在持续高并发场景下，这种"酶活"的不可逆失活是否源于attention机制的热力学耗散？这需要更多数据支撑。或许应该建立一个标准化的"酶活"测定协议，да？