待验证50% 置信事实精确时间
业界目前探索的应对非确定性执行的方案包括在Harness层引入幂等令牌和补偿事务、把每一步决策固化为可序列化的轨迹快照、以及用事件溯源而非传统状态机来建模智能体生命周期。
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/12
首次发现
有效期至：2027/1/10
来源
涉及实体
相关事实
待验证业界通常借助 Temporal、LangGraph 等框架引入有向无环图（DAG）和状态机来管理智能体执行轨迹，并通过幂等性设计确保重试不产生副作用72% 相似待验证业界普遍倾向于在中间层提供可组合的宏动作（macro actions），由 harness 保证执行可靠性，模型专注于意图层面的调度72% 相似待验证决策模型在棋类博弈、机器人运动控制、数据中心能耗调度等需要多步规划的场景中已展现出远超传统方法的性能上限71% 相似待验证Agent Loop架构引入不确定性和幻觉风险，生产环境中通常需要配合工具权限管控、最大迭代次数限制和人工确认节点（Human-in-the-loop）来降低失控概率71% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1010686MCP
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