论文研究 AI 智能体重试授权与恢复的一致性
原文标题：Permission to Retry: A Study of Authorization and Recovery in AI Agent Workflows
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研究聚焦工具型 AI 智能体执行期可靠性，将检查点状态、派发权限、外部效果证据与对账权限区分为独立义务。在 LangGraph 与 Temporal 上执行 336 条历史记录的对照实验显示，保留账本对账方案通过全部 42 条历史，缓存重试、重试前重校验与稳定键重试分别通过 30、36、31 条，并单独评估了 Arya.ai 的 InfinityOS 平台组件。
- 问题
- 工具型智能体恢复执行时，权限变化与外部效果不确定导致重试不一致。
- 方法
- 把检查点状态、派发权限、效果证据、对账权限拆成独立义务，用隐藏的效果账本校验历史。
- 结果
- 保留账本对账在 LangGraph 与 Temporal 上各通过全部 42 条历史，缓存重试、重试前重校验、稳定键重试分别通过 30、36、31 条。
- 影响
- 给智能体重试与恢复提供可验证的合规基线，工程上应优先采用账本对账而非简单重试。
机构：Arya.ai
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