系统论(三)——复杂适应系统CAS

美国的圣塔菲研究所一直是复杂性研究的中心。1994年，约翰·霍兰德在圣菲研究所举办的吴拉姆纪念讲座中做了名为“隐秩序”的著名演进，而后，出版了《隐秩序—适应性造就复杂性》一书，提出了复杂适应系统。复杂适应系统被认为是“二十一世纪的新科学”，属于“第三代系统思想”，所提出的系统理论不仅完全颠覆了传统的研究范式，而且也有别于早期的系统思想。复杂适应系统（Complex Adaptive Systems，简称CAS）是一种研究和理解复杂现象的方法，广泛应用于自然科学、社会科学、经济学、管理学等领域。CAS 的研究涉及系统的非线性动态行为、适应性、自组织和涌现现象等。

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一、复杂适应系统概述

复杂适应系统（Complex Adaptive System，CAS）是复杂系统理论的一个重要分支，其核心特征在于系统由多个相互连接、相互作用的异质性主体组成，这些主体具有适应性、学习性与自组织性。CAS 并非是静态实体的简单组合，而是一种建立在**动态交互网络（Dynamic Network Analysis）**基础上的结构，在演化过程中呈现出整体性的非线性、涌现性和不可预测性。
不同于传统系统的静态分析思路，CAS 强调系统整体行为的复杂性不可由个体行为线性推导，其涌现特征说明整体大于部分之和。这种“宏观结构由微观连接组成”的系统模式，是当前应对生态、社会、经济、技术等高度复杂问题的重要理论工具。

1.0 CAS 的起源与发展

CAS 理论的思想可追溯至 20 世纪中叶对控制论（Norbert Wiener）、自动机理论（John von Neumann）和生态系统演化（Robert H. MacArthur 与 E.O. Wilson）的研究。1970 年代后，**美国圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）**的成立标志着现代复杂适应系统研究的系统化发展。该研究所汇集了包括物理学家、经济学家、生物学家等跨学科专家，通过模拟与理论融合，探索自然与社会系统中的共性模式。
其中，约翰·霍兰德（John H. Holland）和斯图尔特·考夫曼（Stuart Kauffman）对复杂性科学和CAS的建模奠定了理论基础，提出了主体自适应学习、规则演化、局部交互等关键概念。

1.1 CAS 的理论基础与研究范式

复杂适应系统研究依托于复杂性科学（Complexity Science），这是一个高度跨学科的领域，融合系统科学、非线性动力学、演化生物学、经济学、人工智能等多种理论框架，旨在理解具有变化性、适应性和生命力的系统行为与机制。

在方法论上，研究分为硬方法和软方法两大类：

• 硬方法：强调形式模型和数学表达，如基于主体建模（ABM）、微分方程、网络动力学等，主体被视为可量化和可控制的“有形个体”；
• 软方法：采用自然语言、图示、因果图等定性方式刻画系统，典型代表是生存系统理论（Viable System Theory），强调个体的心理、文化、隐性规则等“无形特质”。

尽管方法差异显著，两者往往在研究中互补，硬方法模型中的许多假设也可以通过软方法分析进一步验证和调整。

1.2 CAS 的七个核心特性与机制

约翰·霍兰德（John H. Holland）在其对复杂适应系统（Complex Adaptive System, CAS）的研究中，提出了该系统具备的七个基本点，其中包括聚集、非线性、流、多样性四个系统特性，以及标识、内部模型、积木块三种支持系统涌现与演化的机制。这七个要素相互作用，共同构建出复杂适应系统独特的结构与动态行为。

• 聚集（Aggregation）
  聚集是指系统中的个体（agents）可以通过“粘合”或合作机制，形成更高层级的实体或组织单元。在特定条件下，多个个体在彼此适应或互相接受的基础上组成“聚集体”，该聚集体可作为新的独立行为单位参与更高层次的系统活动。例如，在股票市场中，散户、机构投资者、主权基金等可以视为不同的聚集体，各自表现出集体性行为，如群体交易、集体避险等。这种由低层结构向高层结构的集成，使系统具备层次递进的演化能力。
• 非线性（Nonlinearity）
  CAS 中个体之间的相互作用常常是非线性的，即一个小的输入或扰动可能引发系统层面的剧烈变化。非线性打破了传统线性因果思维模式，使得系统充满不确定性、敏感性和不可预测性。例如，金融市场中个体投资者的行为虽小，但当集体方向一致时可能引发股价剧烈波动。非线性也是系统中出现混沌、突变和涌现行为的基础机制。
• 流（Flows）
  “流”代表着系统中信息、能量、物质或资源的传递过程。流的存在和效率直接影响系统各部分之间的互动质量与演化速度。例如，信息在网络中的传递速度决定了网络系统的响应能力；在企业组织中，资金流和信息流的通畅程度会显著影响企业的协作效率与创新能力。流是维系系统结构和维持动态平衡的基础。
• 多样性（Diversity）
  系统中个体的差异性为复杂性提供了源泉。不同的个体在行为规则、经验、认知、偏好等方面存在差异，这种异质性不仅提高了系统的适应能力，也为涌现行为的出现提供了基础。例如，在生态系统中，物种多样性有助于生态平衡；在组织中，员工多样化可以促进创新。CAS 强调多样性不是障碍，而是系统演化与创新的前提。

• 标识（Tagging）
  在个体之间的互动过程中，标识用于区分、识别和选择合作对象，是个体之间能否建立关系的前提。例如，在社交网络中，用户的兴趣标签可以帮助构建推荐系统；在生态系统中，生物的外观特征可用于识别同类或天敌。建模过程中，标识是实现分类、互动过滤和资源分配等功能的关键变量。
• 内部模型（Internal Models）
  每个个体都拥有对外部环境的主观“模型”或认知结构，用于预期未来、做出决策。该模型既包括规则性的行为策略，也可能包括通过学习与经验形成的动态适应机制。例如，投资者使用的分析模型、企业战略决策流程，均属于内部模型的范畴。系统的演化部分体现为个体对其内部模型不断调整与优化。
• 积木块（Building Blocks）
  复杂系统往往并不是由复杂组件构成，而是由一组简单的模块（积木）反复组合和构建而成。这些模块在不同层次上通过不同方式组合，形成具有新功能或新行为的系统单元。例如，在技术系统中，编程语言的函数就是可以自由组合的“积木”，在生物系统中，DNA 基因段的重复与重组也是一种积木式的复杂生成方式。积木块机制体现了系统的“模块化复杂性”。

综上所述，这七个要素通过相互作用和层次递归的方式，共同赋予复杂适应系统以下特性：多尺度结构、动态变化、非线性反馈、自组织能力与持续演化能力。正是这些内在机制，使得 CAS 能够在复杂、不确定甚至混沌的环境中保持运行、学习与优化，为理解现实世界中的社会系统、生态系统、经济网络等提供了有效的理论框架。

复杂适应系统（Complex Adaptive System, CAS）区别于传统复杂系统的一个显著特征在于其结构的分层性与运行机制的多样性。CAS 通常由多个自主主体组成，这些主体通过动态交互形成了多层次、多尺度的系统结构，其整体行为并非个体行为的简单叠加，而是通过涌现、自组织等机制体现出复杂且具有生命力的动态运行特征。

1.3 CAS 的结构与运行特点

明显的层次性：CAS 内部具有清晰的层级结构，从最底层的微观个体（如细胞、个体投资者、传感器节点）到中观层的群体组织（如器官、企业、社区），再到宏观系统（如生态圈、市场、城市），各层次既相对独立又具备明确功能分工。这种结构支持系统在不同尺度上实现功能协同与动态调节。
层间相对独立性：尽管存在多层结构，不同层级之间的相互作用通常是间接的、有限的，个体之间的主要交互发生在同一层级内。这种层间“弱耦合”关系能够防止局部扰动在全系统中无限放大，提高系统对外部冲击的容错能力。
个体适应性与主动性：系统中的每个主体都具备一定程度的感知、判断和行为调整能力，可根据环境变化动态优化自身策略，以争取生存优势或最大利益。这种基于局部信息的主动适应能力，使系统具备持续演化和自我更新的动力。
并发性与随机性：CAS 中个体常以并行方式响应外部刺激或内部状态变化，行为之间存在随机性和不确定性。这种多元并发与不确定性叠加，促使系统整体呈现出非线性、动态平衡和不可预测的演化轨迹。

这种结构与运行机制共同塑造了 CAS 的系统韧性，使其在面对复杂环境时既能进行快速局部响应，又能通过个体演化与整体协同实现长期稳定和持续进化。正是这种灵活性和复杂性的统一，使得CAS在自然系统、社会组织与工程系统中具有广泛的理论价值与实践意义。

1.4 CAS 与传统建模的对比

项目	传统方法	CAS 方法
模型结构	自上而下，集中式控制	自下而上，分布式演化
运行结果	单一确定性结果	多样性结果，非线性演化
模型参数	参数少，线性因果	参数多，非线性耦合
预测思路	控制与最优化	学习与适应
复杂性的根源	来自结构复杂性	来自主体之间的交互与适应性
环境假设	静态或封闭环境	动态、演化环境

复杂适应系统采用的是自底向上建模范式，强调从个体行为和微观规则出发，通过模拟局部交互揭示系统宏观行为与突现规律，体现了反馈、自组织和非线性因果链条的建模思路。

1.5 CAS 的现实应用

• 经济系统中的应用
  在经济学中，传统的新古典理论基于完全理性和均衡假设，而 CAS 模型强调个体有限理性和非均衡动态。在圣塔菲人工股市（Santa Fe Artificial Stock Market）实验中，研究者通过多种类型投资者的行为模拟，揭示了市场中的泡沫、崩盘、从众效应等现象。这些动态无法通过静态均衡理论解释，而CAS 提供了更具现实性的模拟框架。
• 管理与组织系统中的应用
  现代企业面临着技术快速更替、市场不确定性加剧的环境。将企业视作CAS，强调其多层次组织结构中的个体主动适应与协作演化，可优化流程管理、增强组织弹性。管理实践中，如敏捷管理、学习型组织、平台战略等，正是基于复杂系统灵活适应理念的体现。
• 技术与社会系统中的应用
  如交通系统、互联网、社交平台、能源网络等均表现出典型的复杂适应特征。通过引入复杂网络建模、基于主体模拟等方法，可以优化资源配置、提高系统韧性，并应对突发事件（如疫情传播、网络攻击）等。

复杂适应系统作为理解多层级、多主体、多变环境下系统行为的重要理论框架，已在多个学科领域显示出强大的解释力与建模能力。其强调主体适应性、交互演化与系统突现的思想，突破了传统系统分析的局限，提供了更加贴近现实的系统认知方式。随着人工智能、大数据和计算建模技术的发展，CAS 理论的应用前景将愈加广阔，是研究复杂现实世界不可或缺的工具体系。

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二、复杂适应系统建模与仿真（Complex Adaptive Systems Modeling and Simulation）

复杂适应系统（Complex Adaptive Systems, CAS）由于其内部由大量相互作用的自主主体构成，具有非线性、涌现、自组织和适应性等特征，因此其建模方式也不同于传统的静态系统或线性系统。为了更准确地模拟和理解这类系统的行为与演化规律，研究者发展出了多种建模与仿真方法，其中以基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）和基于复杂网络的建模（Complex Network-Based Modeling）最为常见。

2.1 基于主体的建模（ABM）

基于主体的建模是一种自底向上的建模思路，它通过模拟系统中各个自主个体（即“主体”）的行为、规则和相互作用，来研究整个系统的宏观行为和涌现特性。主体可以是人、企业、生物个体、机器人等，其行为基于特定的决策规则、经验、适应策略或学习算法。在仿真过程中，主体以离散的时间步长或事件驱动方式进行互动，随着仿真不断推进，复杂适应系统整体的运行态势逐步呈现。
ABM 的一个关键优势是能模拟局部相互作用如何导致全球涌现现象，这非常适用于研究社会系统、生态系统、市场经济、城市交通等复杂场景。ABM不需要预先假设系统的整体结构，而是让局部规则“生成”出宏观行为，因此特别适合探索系统的非线性动态和突变行为。

2.2 基于复杂网络的建模

另一种常见的CAS建模方法是基于复杂网络的建模。在该方法中，系统被抽象为由节点（个体、事件、单位）和边（关系、连接、互动）组成的网络结构。复杂网络建模侧重于研究系统中节点之间的连接关系结构，如小世界效应、无标度网络、社团结构等，以及这种结构如何影响信息传播、行为扩散和系统稳定性。
该方法广泛用于互联网结构分析、社交网络建模、传染病传播模拟、电网和交通网络等领域。通过构建系统的拓扑结构图，研究者可以分析关键节点、中心性、传播路径等网络特性，揭示系统的鲁棒性与脆弱性，并据此优化网络结构或制定干预策略。

2.3 Swarm平台与CAS仿真工具

为了支持复杂适应系统的建模和仿真，美国圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）在1995年发布了Swarm模拟平台的Beta版本。Swarm 是一个专门为多主体模拟（Multi-Agent Simulation, MAS）而开发的仿真工具集，其核心理念是让多个独立的主体通过事件驱动方式进行交互，模拟复杂系统的动态行为。Swarm 使用 Objective-C 语言编写，是早期面向对象编程的典范，强调模块化和复用性。
Swarm 的设计初衷是为科学家提供一个标准化的软件实验平台，使他们能专注于模型本身的构建与验证，而不是从零开始开发仿真工具。平台不仅提供了主体的定义接口、事件调度机制和可视化模块，还支持模型组件和库的共享，极大提升了模型开发的效率和协作性。
自发布以来，Swarm 被广泛应用于生态模拟、群体行为分析、社会系统研究等多个领域，已有30多个用户团体使用该平台开展建模研究，并取得了实质性成果。Swarm 的成功不仅推动了多主体建模技术的发展，也促进了复杂适应系统建模方法论的系统化建设。

2.4 CAS建模的发展趋势

随着计算能力的提升与数据获取手段的多样化，复杂适应系统的建模与仿真也呈现出如下趋势：

• 多方法融合：ABM与复杂网络模型的结合使得模型既具有行为动力学又体现结构异质性；
• 数据驱动建模：利用大数据与机器学习方法来挖掘主体行为模式与交互结构，增强模型的实证性；
• 高性能计算仿真：通过并行计算与云平台，提高对大规模复杂系统仿真的能力；
• 可视化交互式模拟：增强模型的可解释性与传播力，便于政策模拟与公众理解。

综上所述，复杂适应系统的建模与仿真是理解多层次、多因素系统行为的重要方法。无论是基于主体的建模还是复杂网络模型，亦或是集成式平台如Swarm，它们都为研究者提供了强有力的工具，揭示隐藏在复杂互动背后的系统运行逻辑与演化规律。这些工具和方法也在不断拓展其应用领域，从科学研究走向工程管理、政策制定和社会系统设计等更广泛的现实应用中。

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三、 身边的复杂科学

复杂科学其实以及融入到很多科学中。控制论，生态学，社会学，气象学，机器学习，人工智能都在研究复杂性。

3.1 蚂蚁建桥

如果把🐜看作一个单体，它非常简单，🐜群落能在没有中央控制的情况下作为一个整体协作完成非常复杂的工作，例如：齐心协力搬运巨大的食物，修建复杂庞大的地下巢穴。 蚂蚁群体可以自我组织产出比任何单个个体产生的结构要复杂得多的结构。

根据研究表明，蚂蚁能做某种“成本效益分析” 。当🐜建造的桥梁即利用了短路径又没有占用太多工蚁时，它们就会停止搭桥。

3.2 鱼群的简单规则

海洋里鱼类群游行为，有趣的生物学现象和内在原因。
科学人员通过实验对鱼类群游进行研究，进一步了解鱼类如何以庞大群体的形式游动以及背后的原因。目前研究主要关注鱼类不同类型的游动形式、鱼体各部位和鱼群之间相互作用。另外，有时关注鱼类适应周围流场而采取的特定游动模式等。

鱼类群游是一种比较常见的群体性行为，很多鱼可以聚在一起，最终一起行动，有利于一起抵抗捕食者，同时还以提高在海里的捕食的效率和在水中游泳的效率。鱼类群游能够帮助鱼类抵御捕食者。鱼类群游还可以提高觅食效率。另外，群游可以提高在水中游动的效率。海洋里鱼类群游行为，有趣的生物学现象和内在原因。值得一提的是研究发现后鱼会通过前鱼尾迹中有利的涡结构来增大推力，减少能量消耗。研究人员发现，通过将海水鱼类和淡水鱼类进行杂交以后，分析发现，鱼类的群游行为这种性状会发生分离，最终发现鱼类的群游有可能受到基因当中不同的区域的调控。海洋里鱼类群游行为，有趣的生物学现象和内在原因。科学人员通过实验对鱼类群游进行研究，进一步了解鱼类如何以庞大群体的形式游动以及背后的原因。目前研究主要关注鱼类不同类型的游动形式、鱼体各部位和鱼群之间相互作用。另外，有时关注鱼类适应周围流场而采取的特定游动模式等。

请观看： 鱼群为什么能完美统一畅游-复杂系统的简单规则
鱼群没有领导， 每个都是个体，当聚集了足够遵守正确规则的🐟时，鱼群形成。
每条鱼都遵循2个简单的原则：相互跟紧但不能靠的太近；不停地游。

3.3 谁在指挥鸟群

成百上千只的鸟成群在空中飞翔，仿佛形成了一个巨大的个体。在19世纪30年代， 英国鸟类学家Edmundd Selous 用了“通灵”(Thoughts-Transference) 这个术语来解释鸟群令人惊异的协调能力，这也许是当时很时髦的“科学词汇”吧。 但限于历史条件，他对运动群体中的鸟之间如何交流，信息如何在群体中传递毫无所知。在此前，程序员编写鸟群的运动程序时，程序中都已经规定好了每只鸟的运动轨, 程序员其实是鸟群的中心指挥者。而Reynolds在1987年发表的一篇文章中发明了一种“自组织”的算法，根据这种方法，鸟群中的每只鸟只需获取自己局部的环境的信息, 并根据这些信息自行决定自己下个时刻的运动状态。
具体说就是每只鸟每个时刻都要遵守如下三条规则:避免与附近的其它成员碰撞；飞行方向与附近邻居的平均飞行方向一致；不要落单。这种算法只要求单个个体能够分析自己附近的局部环境, 符合动物因生理条件的限制而只能处理有限信息的常识。这个算法的最大特点是整个的运动群体不再有中心的指挥者，每个群体成员根据自己的局部环境决定自己的运动状态，进而决定整个群体的运动状态。

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四、未来展望与研究趋向 🔭

随着技术的演进和现实世界问题的日益复杂，复杂适应系统（CAS）作为一种理解和应对系统性不确定性的重要理论框架，正在与多个前沿技术和方法深度融合。未来 CAS 的发展不仅体现在理论深化上，更将广泛应用于人工智能、城市治理、数字孪生和教育体系等多个维度。

4.1 CAS 与 AI / ML 的融合

随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的快速发展，复杂适应系统的“内部模型”构建正在逐步从经验式走向数据驱动。在多主体系统中，可以引入强化学习（Reinforcement Learning）、多臂机（Multi-Armed Bandit）、演化策略（Evolutionary Strategy）和生成对抗网络（GAN）等算法，增强主体的自学习能力，使其能在动态环境中实时适应并进化。
例如，在智能交通系统中，每一个“车”可以作为一个学习主体，根据道路状况不断优化其行驶策略，最终形成交通流量的宏观涌现模式。在开放式社会仿真（Open Society Simulation）中，借助 CAS 与 AI 的结合，研究者可以评估多智能体算法在协作、博弈、市场行为等场景下的稳定性与演化路径，为算法设计与机制优化提供理论支持。

4.2 元胞自动机与复杂治理

元胞自动机（Cellular Automata, CA）是一种离散模型，常用于模拟空间动态和演化规则。它可作为 CAS 在宏观层面建模的有效工具，尤其在城市规划、环境演化、人口迁移、灾害响应等方面表现突出。
通过将 CAS 思想引入公共政策和社会治理，形成“复杂性治理（Governance of Complexity）”的新范式。该范式强调政策制定过程中不再依赖线性预测和中央集权的管控逻辑，而是通过小规模试验、反馈回路调整和行为模拟，逐步逼近最优治理方案。例如，城市热岛效应治理可通过 CA 模拟绿色空间扩张的影响路径，为生态城市规划提供实验性参考。

4.3 数字孪生与实时仿真

数字孪生（Digital Twin）技术的发展为 CAS 提供了实时数据支撑和系统同步能力。在智能制造、工业互联网和智慧城市等领域，实体系统中的传感器持续收集数据，并同步反馈给虚拟仿真模型，构建起一个“在线运行的 CAS 系统”。
这种实时交互机制不仅实现了仿真与现实的无缝连接，还使得系统行为预测更加精准。通过数字孪生的“微调功能”，管理者可以基于模拟结果快速作出调整决策，并在数字层中提前演练不同策略的后果。这种基于 CAS 框架的动态决策机制，正在成为复杂工程系统调度与韧性评估的重要支撑。

4.4 CAS 与跨学科教育

面向未来的不确定环境和问题复杂性，培养具备系统思维的人才愈发重要。以 CAS 为核心的跨学科教育正在成为高校课程改革的新趋势，尤其在计算机科学、经济学、管理学、城市规划和公共政策等专业中日益受到重视。

这种教育模式强调以下几个关键认知能力：

• 对多样性（diversity）的尊重与理解；
• 对反馈与非线性因果链的建模能力；
• 对涌现现象的敏感性与系统性解释能力；
• 对协作、分布式组织与自组织机制的感知力。

通过引导学生在仿真、建模、案例研讨中理解复杂系统的运行逻辑，CAS 教育有助于提升未来人才在面对系统级不确定性时的应对能力、创新能力与集成能力。总体而言，复杂适应系统正逐步从理论层面走向融合性实践应用。从人工智能到治理科学，从城市运营到教育体系，CAS 的系统思想和方法论将为未来不确定世界中的问题解决提供强有力的支持与框架。

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总结

复杂适应系统理论为理解和解释复杂现象提供了一种新的视角。通过研究系统中的非线性相互作用、自组织、适应性和涌现性等特征，CAS 理论帮助我们更好地理解自然界和人类社会中的复杂行为模式。CAS 理论的广泛应用表明，其不仅是一种理论框架，更是一种方法论，能够帮助我们从全局的、动态的角度来分析问题。未来，随着对复杂系统理解的不断加深，CAS 理论有望在更多领域发挥重要作用，推动人类对世界的认识向前迈进。
我们每时每刻都处在并能看到许许多多的复杂系统，如生态、人际关系网、神经网络、人体免疫系统、计算机网络和全球经济系统。所有这些系统中，众多独立的智能体在许多方面进行着相互作用。每一个人做为一个独立的个体，如何才能更好的适应这个社会是我们必须思考的问题。有时候不是你需要强大，而是对手强大了，你必须强大，不然就要被淘汰。于是每一个人都必须不断的学习和进化来适应这个世界。因为这个世界是复杂适应性系统。人类社会是分层的，聚集的，多样性、标签化、非线性发展的，每个人都拥有适应这个世界的内部模型、智慧的积累是积木式的。只有通过跨学科的学习，学习重要学科的重要逻辑模型，才能应对复杂性，才能从单学科的“管窥思维”上升为全学科的“上帝视角”。

参考文献:

1.圣菲研究所与复杂性研究 郝柏林
2.复杂适应系统理论及其应用研究 谭跃进,邓宏钟
3.复杂适应系统(CAS)和敏捷团队
4.思维模型：复杂适应性系统

CAS 属性	软件开发中的解释
代理 系统组件	开发团队中的人员和其他相关人员（产品所有者，利益相关者）。
反馈 CAS中的每个代理都对信息流做出反应。作为回报，该特工将来将收到的信息受其行为的影响。此反馈可能会增强或削弱代理行为。	开发团队依靠先前的经验（先前的项目，先前的迭代）进行决策。决策影响未来的行动。
涌现 是复杂系统和模式由相对简单的多种交互作用产生的方式。代理的小动作会导致意外的紧急系统行为，并且不可能基于单个代理的行为来预测系统行为。	小错误会堆积起来，并可能导致大问题，甚至根本停止项目。开发团队中的每个人都没有有关该项目的所有信息。人与人之间的沟通与协作会带来意想不到的结果。
非线性 反馈和涌现会导致非线性系统行为。	一个项目成功还是失败？您从一开始就不知道。软件开发的可预测性很难（在许多情况下几乎是不可能的）。因此，您不能预先制定大型计划，也不能预先制定大的设计。非线性是CAS的自然属性，因此所有制定大型计划，制定大的设计都是错误的尝试。
对初始条件的敏感性 也称为蝴蝶效应。即使只有很小的变化，也可能会产生重大影响。同样，它与可预测性背道而驰，您不能预测超过2周的天气。蝴蝶效应是混沌系统的一个特性，因此CAS也是一个混沌系统。	代码中的一个小错误可能会给最终用户带来巨大的问题。关键项目人员在某个特定日期不可用可能会导致重大失误，因为此人不在时做出了错误的决定。我敢打赌，你有现实生活中的例子。
高适应性 CAS非常灵活且适应性强。它可以保持其基本结构和行为，对外部环境的变化做出反应并利用这些变化的优势。	开发团队应应对环境变化（新需求，技术变化，开发人员流失等）。它应该适应新的条件，即使在最坏的情况下也要设法利用。
信息交换 代理交换信息。	人们在开发团队和外部开发团队（利益相关者，产品所有者等）中进行沟通。
合作 CAS中的代理商进行合作以达到目标。	开发团队中的人员合作生产该软件。顺便说一句，博弈论研究的是合作，可以应用于软件开发。这一点Alistair Cockburn已经做到了。
专业化 代理可能具有专业性。强大的CAS具有多种代理类型。这为使用环境功能并使其适应提供了更多机会。	很显然，我们有开发人员、测试人员、Scrum Master、产品负责人、系统管理员等。如果一个团队只由开发人员组成，那么它的效率会比跨职能团队低。
自组织 在复杂的自适应系统中没有命令和控制的层次结构。没有计划或管理，但不断进行重新组织以找到最适合环境的方法。该系统通过涌现和反馈的过程不断进行自我组织。	传统上，软件开发中存在层次结构。有一个负责项目管理的项目经理，有职能经理，有开发副总裁等。在敏捷开发中，没有层次结构。目标是拥有自组织团队。
混乱 的边缘处于平衡状态的系统没有内部动力，无法使其对环境做出反应，因此会缓慢（或迅速）死亡。处于混沌中的系统会停止作为一个系统的功能。处于最高生产力的状态是在混乱的边缘，那里存在最大的多样性和创造力，从而带来了新的可能性。	很难按顺序创建软件。开发团队将没有足够的创造力来解决突发的复杂问题。这就是为什么重量级方法论不适合软件开发的原因。在混沌中创造软件是不可能的。我们都知道hack & fix会带来哪些结果。理想情况下，我们应该使用相对较轻的方法论（敏捷？一套简单的规则允许混乱的边缘，并赋予创造力、灵活性和成功。
通过以上列表对比，您是否联想到什么？