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ALL 语言引擎把实验目标整理成可检查的程序，再将通过检查的步骤交给 FSP 服务执行。程序始终围绕同一批样品和容器展开：它们现在在哪里、处于什么状态、操作之后应发生什么变化，以及这些变化由什么证据确认。

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核心原理：带条件的状态转换

用 S 表示当前对象状态，用 θ 表示操作参数，用 P(S, θ) 表示操作必须满足的条件。只有条件成立，仿真才能应用操作的状态效果：
例如加液要同时检查来源余量、目标剩余容量、容器状态、参数单位和设备能力。通过后，仿真更新来源和目标的预测体积。实际执行时还要读取设备和对象证据，不能把预测体积直接作为测量值。 对象状态至少区分身份、样品、容器、位置、证据和来源。未知值保持未知；每项操作只读取它声明需要的字段。多个对象参与同一动作时，检查和更新必须覆盖整个对象集合。

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三部分怎样配合

编译/解释器与仿真器协同工作：前者决定“下一步调用什么”，后者决定“该调用在当前模型状态下是否成立”。Python 是当前参考代码使用的程序载体，不意味着任意 Python 程序都是合法 ALL 程序。

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五种组合策略

这些结构可以嵌套，但执行后端必须明确支持相应语义。保护区间不表示实验可回滚；并行写集合无冲突也不表示两条分支可以同时占用同一仪器。

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当前落地范围

当前三类设备的生成物提供动作函数、局部状态仿真和顺序执行计划示例。执行计划中的步骤暂不直接表达通用的分支、循环和并行节点。涉及测量决策的程序，应在取得新证据后选择下一段计划；无法保留原有含义的结构必须拒绝转换，不能把所有分支摊平成动作列表。 文档中的代码分为可直接运行的原理示例和标明用途的伪代码。它们说明设计规则，不表示本仓库已经实现完整语言运行时。形式检查证明的是已编码约束下的一致性；化学结果、硬件可靠性和现场安全仍需要相应证据。 继续阅读：编译/解释器、仿真器、执行器。