独立同分布假设

在独立同分布假设下，n步任务的成功率为单步准确率p的n次方。

在真实Agent链条中，前序步骤的输出往往作为后续步骤的输入，步骤间存在依赖关系，因此独立同分布假设只是一种理想化的上界，真实端到端成功率很可能低于理论值。

独立同分布（i.i.d.）假设要求每次重复运行必须重新初始化环境、固定采样参数、保持评分器版本一致，否则通过率不再是无偏估计，Wilson 下界失去意义。

会在调用之间修改数据库、队列或沙箱的有状态智能体破坏了独立性假设，重跑必须从重置夹具开始，否则下限毫无意义。