概念确定性路径 / 规则引擎编排
确定性编排
AI Agent架构中的一种控制范式，通过预定义规则、状态机或图结构实现可预测的工作流编排，适用于状态空间已知、流程固定的场景，与LLM推理形成互补
时间轴 (近 90 天)
10月18日
确定性编排的核心思想是用脚本持有控制循环（维护任务列表、派发委派、收集结果、决定下一步），模型只被调用进行规划与评估，不需要记住自己派发过什么。
待验证50%
10月18日
在同一个任务序列上，模型驱动的循环五步只完成三步就卡住，而同样的计划交给脚本执行则五步全部跑完。
待验证50%
10月18日
确定性编排将模型降级为无状态的函数调用，每次只接收当前子问题并返回结构化输出，不持有跨轮记忆。
待验证50%
10月18日
确定性编排带来可观测性与可重放性：每个步骤的输入输出被脚本记录，失败时能精确定位并重跑而不污染全局状态。
待验证50%
10月18日
确定性编排能让执行变得可靠（计划不丢步骤、不虚构进度），但当正确的下一步不在计划内需要重新思考方法时，它无能为力。
待验证50%
全部知识事实 (5)
待验证
确定性编排的核心思想是用脚本持有控制循环（维护任务列表、派发委派、收集结果、决定下一步），模型只被调用进行规划与评估，不需要记住自己派发过什么。
50%待验证在同一个任务序列上，模型驱动的循环五步只完成三步就卡住，而同样的计划交给脚本执行则五步全部跑完。
50%待验证确定性编排将模型降级为无状态的函数调用，每次只接收当前子问题并返回结构化输出，不持有跨轮记忆。
50%待验证确定性编排带来可观测性与可重放性：每个步骤的输入输出被脚本记录，失败时能精确定位并重跑而不污染全局状态。
50%待验证确定性编排能让执行变得可靠（计划不丢步骤、不虚构进度），但当正确的下一步不在计划内需要重新思考方法时，它无能为力。
50%