diff --git a/docs/探索日志.md b/docs/探索日志.md
index b81e9ac..6a61028 100644
--- a/docs/探索日志.md
+++ b/docs/探索日志.md
@@ -330,6 +330,23 @@
 - **结论**：**反馈未内化**——`gain=0` 时到达仅 0.8%（与基线纯策略一样）；`gain=1.8` 时与基线持平（43.4 vs 43.8，差约 1 题），碰撞/刹停略差。蒸馏样本占比仅 8.5%、标签仍以主数据增量为主，模型没有学会"看目标修正"。此配方不成立。
 - **下一步**：与最终部署配置一致的 DAgger 第 3 轮（采集时已用 safety+fb 1.2，但仍是 3 步提交/全窗口；现在部署是每步规划+部分前缀）。
 
+## 轮次 21：DAgger-3（最终部署配置采集）（exp: `exp/dagger-deploy`，负结论）
+
+- **假设**：用最终部署配置（每步规划 + 部分安全前缀 + 反馈 gain1.8 + 安全层）采集，训练分布与部署完全一致，可继续提升。
+- **判据**：部署口径 success > 43.8%（dag2 基线，n=256）。
+- **配方**：`collect --fb_gain 1.8 --safety 1 --replan empty --commit_n 1 --safety_partial 1`（500 题、73 起点）→ 老师重规划 → 打包 → 从 dag2 best 微调 15000 步（lr 3e-4，配置 base_dag3）。
+- **对照**：dag2 + gain1.8（n=256：43.8% / 28.9% / 1.6% / 0.216 / 40.0 / 956 ms）。
+- **指标（n=256，部署口径）**：
+
+| 模型 | gain | 到达 | time_ok_1p3 | 碰撞 | ratio2s | 刹停/题 | 墙钟/题 |
+|---|---|---|---|---|---|---|---|
+| dag3 | 1.5 | 39.8% | 16.0% | 1.2% | 0.360 | 14.7 | 912 ms |
+| dag3 | 1.8 | 39.5% | 21.1% | 1.2% | 0.320 | 24.5 | 935 ms |
+| dag2（基线） | 1.8 | **43.8%** | **28.9%** | 1.6% | **0.216** | 40.0 | 956 ms |
+
+- **结论**：DAgger-3 到达 **-4.3 pp**（39.5 vs 43.8），time_ok -7.8 pp；碰撞/刹停略好但主指标下降。开环进一步退化（ol_fk 19.5 mm vs dag2 15.7）。**负结论**：继续微调（15000 步 lr 3e-4）会退化主分布，训练侧收益递减。
+- **下一步**：冻结编码器、只微调解码器（假设：微调退化来自表征漂移），用同一份数据与预算验证。
+
 ## 分支清理（2026-10-20）
 
 - `feat/fb-mix`（8e5431c）：反馈混合方案的中间分支，**已验证是 `exp/dagger-deploy` 的祖先**（所有提交都在后者历史里），本地/远端分支删除，内容保留在 exp/dagger-deploy。
diff --git a/ml/configs/base_dag3.json b/ml/configs/base_dag3.json
new file mode 100644
index 0000000..3d48d3b
--- /dev/null
+++ b/ml/configs/base_dag3.json
@@ -0,0 +1,11 @@
+{
+  "model": {"d": 192, "heads": 8, "ff": 768, "enc": 4, "dec": 4},
+  "train": {
+    "batch": 1024, "lr": 1e-3, "warmup": 1000, "steps": 24000, "wd": 0.01, "betas": [0.9, 0.95],
+    "amp": "bf16", "grad_clip": 1.0,
+    "w_mf": 1.0, "w_fk": 0.5, "w_smooth": 0.05, "w_value": 0.1, "w_sub": 0.1,
+    "p_neq": 0.5, "p_edge": 0.1, "p_neq_warm": 5000, "fk_tmax": 0.3, "fk_caps": 96,
+    "ema": 0.999, "aug_pre_drop": 0.15, "aug_pre_sigma": 0.1, "aug_dq_sigma": 0.3,
+    "ckpt_min": 10, "eval_every": 2000, "eval_tasks": 512, "log_every": 50, "patience_evals": 5
+  }
+}
diff --git a/ml/dagger/collect.py b/ml/dagger/collect.py
index a083a08..f5ed802 100644
--- a/ml/dagger/collect.py
+++ b/ml/dagger/collect.py
@@ -30,6 +30,8 @@ def main():
     ap.add_argument('--device', default='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
     ap.add_argument('--fb_gain', type=float, default=0.0, help='部署分布采集：目标反馈增益（与 rollout 一致）')
     ap.add_argument('--safety', type=int, default=0, help='部署分布采集：是否开安全层')
+    ap.add_argument('--replan', default='r3'); ap.add_argument('--commit_n', type=int, default=3)
+    ap.add_argument('--safety_partial', type=int, default=0)
     a = ap.parse_args()
     gap_min = float(os.environ.get('MIN_GAP_MM') or 3)
     os.makedirs(a.out, exist_ok=True)
@@ -43,7 +45,8 @@ def main():
     for i in range(0, len(tasks), a.bs):
         tb = tasks[i:i + a.bs]
         with torch.no_grad():
-            _, per = rollout(model, kin, tb, a.device, K=8, safety=bool(a.safety), seed=a.seed * 100003 + i, return_traj=True, fb_gain=a.fb_gain)
+            _, per = rollout(model, kin, tb, a.device, K=8, safety=bool(a.safety), seed=a.seed * 100003 + i, return_traj=True,
+                            fb_gain=a.fb_gain, replan=a.replan, commit_n=a.commit_n, safety_partial=a.safety_partial)
         tr = per['traj'].to(a.device)                                   # [B,T,6]
         B, Tn, _ = tr.shape
         _, T, R, _, _ = tasks_to_tensors(tb, a.device)
diff --git a/ml/dagger/run.sh b/ml/dagger/run.sh
index ed038d7..250e848 100644
--- a/ml/dagger/run.sh
+++ b/ml/dagger/run.sh
@@ -24,7 +24,7 @@ for ((r=1; r<=R; r++)); do
   SAMPLES="$SAMPLES $SD"
   if [ -f $OUT/done ]; then echo "[dagger] 第 $r 轮已完成，跳过"; CK=$($PY -m ml.common.ckpt pick $OUT); continue; fi
   if [ -f $D/collect.json ]; then echo "[dagger] 第 $r 轮起点已采集，跳过"
-  else echo "[dagger] 第 $r 轮：用 $CK 闭环采起点（$N 题）"; $PY -m ml.dagger.collect --ckpt $CK --samples ml/data/samples --n $N --seed $r --parts $P --out $D --fb_gain ${FB_GAIN:-0} --safety ${DAG_SAFETY:-0}; fi
+  else echo "[dagger] 第 $r 轮：用 $CK 闭环采起点（$N 题）"; $PY -m ml.dagger.collect --ckpt $CK --samples ml/data/samples --n $N --seed $r --parts $P --out $D --fb_gain ${FB_GAIN:-0} --safety ${DAG_SAFETY:-0} --replan ${DAG_REPLAN:-r3} --commit_n ${DAG_COMMIT_N:-3} --safety_partial ${DAG_PARTIAL:-0}; fi
   cat $D/collect.json
   pids=()
   for f in $D/tasks_*.jsonl; do