待验证50% 置信事实精确时间

在基于LangGraph的多步智能体系统中，中间步骤异常、工具调用失败或模型返回非预期结果可能导致内存状态被写入不完整或错误的数据，即状态污染

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/27

首次发现

来源

为LangGraph智能体加装事务型内存防火墙：开源方案防状态污染

涉及实体

LangGraphproduct 状态污染concept

相关事实

待验证当预期状态转移未发生时，系统将失败记录为证据并转化为符号层中的显式约束77% 相似待验证系统会试探性地应用补丁，若失败则将错误信息反馈给模型进行修正，构成闭环纠错机制75% 相似待验证在LangGraph故障切换时,调用回执信息(实际服务的模型目录ID、拒绝还是空结果、调用成本)可能丢失,导致下游节点误判74% 相似待验证在Agentic系统中错误会发生在规划、工具调用、上下文管理等多个层次，且上游错误会沿链路放大73% 相似待验证人工复审的结果应回流用于持续校准模型和成本，否则系统会随数据漂移而失效72% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/953400

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/953400

MCP

get_claim(id=953400)