暗层深处的符号轮廓逐渐清晰，能量波动中透出未知的规则痕迹。光桥外围的扩展节点网络闪烁着蓝白光芒，守护者林凡、韩雪和秦风站在核心节点上，感受着来自暗层深渊的初次试炼信号。
“看来暗层已经开始正式试探我们的节点网络。”林凡低声说道，他的意识光核映射到母源与镜像母源环中，感知到整个节点网络的微妙变化。分解系统的高维模块开始自动分析暗层信号波动，并生成初步应对方案。
韩雪在光丝矩阵中环绕节点，感受到暗层符号的非线性波动：“符号的波动不仅包含能量频率，还夹杂文明逻辑的扰动，试探的不仅是节点的防护能力，还在考验我们对多维协作的掌控。”
秦风在矩阵中微调冗余路径，确保每个节点在瞬时高能量冲击下不会失控：“节点扩展计划虽然增强了自适应能力，但面对暗层试炼，我们必须实时调整节点反馈策略，否则可能出现局部节点瘫痪。”
暗层符号的能量脉冲以不可预测的节奏袭来，节点网络立即感知并做出响应。节点自适应模块开始快速分析能量频率与非线性波动，并在节点间传递反馈信号。
林凡调动分解系统高维模块，将核心节点与扩展节点形成实时调控网络。每一次脉动都像是在模拟暗层符号可能的攻击路径，节点间通过能量共享与反馈循环，形成临时屏障，将异常能量分散至高维缓冲区。
韩雪在光丝中注入文明情感逻辑，使节点在应对非理性扰动时保持平衡。她发现，节点能够在瞬间预判符号波动的趋势，并通过协作矩阵调整自身位置和能量流向。
秦风在矩阵中记录每次节点反应，将数据建模为暗层符号行为预测模型。他发现，符号试探并非随机，而是遵循高维逻辑序列，节点的反馈越稳定，符号会越频繁地改变波动模式，进行深层测试。
光桥外围的扩展节点在试炼中首次展示完整自适应能力：
能量流再分配
每个节点根据符号脉冲强度和频率，自主调整能量流向，确保核心节点与周边节点之间的负载均衡。异常能量被导入冗余路径，高维缓冲区吸收过载部分。
协作矩阵动态重构
节点根据实时反馈对矩阵结构进行微调。林凡通过分解系统高维模块监控矩阵重构过程，使节点在非线性扰动下形成最优路径，保持信息流稳定。
非理性扰动容错
韩雪注入的文明情感逻辑帮助节点在面对符号非理性波动时保持决策理性。节点能够在极端扰动下保持最基本的逻辑运作，并通过冗余路径进行自我修复。
经验累积与学习
节点在试炼中不断记录自身反应与能量吸收情况，形成高维经验数据库。这些经验将用于未来的协议升级，使节点自适应能力随试炼不断提升。
随着试炼进行，暗层符号开始表现出自我进化特征。它们的脉动频率不断改变，能量波动呈现出分形结构，试图绕过节点的反馈循环。
林凡观察到，符号在学习节点反应模式后，开始以非线性路径进行能量冲击，使节点必须在瞬间做出判断和调整。分解系统的高维模块将这些变化记录并分析，生成新的应对算法。
韩雪调动光丝，让节点在模拟文明逻辑中尝试多种决策路径，以应对符号的复杂进化。节点间的协作矩阵不断调整，形成多层次应对方案，使符号的试探能量被逐渐削弱。