可恢复性：长周期 AI 智能体的系统原语
原文标题：Recoverability as a System Primitive for Long-Horizon AI Agents
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论文提出将“可恢复性”作为系统原语，使智能体在中断后复用进度成为显式决策，需选择受支持的起点与允许的恢复动作，或拒绝自动续跑。通过确定性测试与文件挑战实验，揭示准确恢复与任务成功可能掩盖不合规起点，强调恢复决策需独立评估。
- 问题
- 智能体中断后从保存状态续跑，可能沿用未验证或过时进度。
- 方法
- 将可恢复性作为系统原语，把复用变为显式决策，绑定证据、执行与独立检查。
- 结果
- 4个确定性测试与20组配对文件挑战显示，准确恢复与任务成功可能掩盖不合规起点。
- 影响
- 提示智能体框架需单独评估恢复决策，而非只看恢复字节与最终成功。
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论文把“可恢复性”提为系统原语：保存的状态未必适合续跑，准确恢复也可能掩盖不合规起点。
- •将恢复定义为显式决策：选择受支持的起点与允许的恢复动作，或拒绝自动续跑。
- •行为契约把该选择绑定到支撑证据、执行与独立检查。
- •4个确定性测试与20组配对文件挑战显示，准确恢复与任务成功可能掩盖不被允许的起点。
- •事件时间测试表明权限必须同时约束动作，独立持有的策略证据可在效果发生后暴露违规。
为什么重要：长周期智能体中断续跑是部署刚需，该文指出“恢复字节正确+任务成功”不足以评估恢复安全性。
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