PlanFence：分布式智能体记忆的依赖范围验证
原文标题：Fresh Memory, Stale Plans: Dependency-Scoped Validation for Distributed LLM-Agent Memory
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论文指出分布式LLM智能体团队可能基于过时计划行动，提出PlanFence协议，验证影响待执行动作的记录。在30个受控工作流中，PlanFence避免无效动作，而仅新鲜性执行器全部失败，展示了其安全性和系统成本优势。
- 问题
- 分布式智能体读到最新事实，却仍按基于旧需求的过时计划行动。
- 方法
- PlanFence 让计划引用所用公共记录，执行器只验证影响待执行动作的记录，必要时重规划或阻断。
- 结果
- 30个受控工作流中，仅查新鲜度的执行器全部失败，PlanFence 全部无无效动作完成。
- 影响
- 多智能体协作系统需做依赖范围校验，而非只保证状态新鲜。
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30个受控工作流中，仅校验新鲜性的执行器全部执行过时计划，PlanFence零无效动作
- •定义“过时计划执行”：状态新鲜不等于授权该动作的计划仍有效
- •PlanFence让计划引用所用公开记录，执行器只校验可能影响待执行动作的记录
- •30个含计划后修订的实时工作流中，仅新鲜性执行器每个任务都按过时计划行动，PlanFence全部完成且无无效动作
- •回放显示边界条件：低变更率下主动同步协调停滞更低，高变更率下PlanFence避免重复更新路径协调
为什么重要：多智能体协作中“读到最新事实”常被误当作安全保证，该结果说明动作授权需单独校验；作者也明确这是安全与成本结果，非通用准确率提升。
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