[论文] Permission to Retry: A Study of Authorization and Recovery in AI Agent...

论文概要

研究领域: ML
作者: Deekshith Marla, Kushagra Bhatnagar
发布时间: 2026-10-27
arXiv: 2610.31916

中文摘要

持久agent可以在其权限变化且操作的外部结果仍不确定时恢复一项重要操作。我们研究了工具使用AI agent的执行时可靠性，将恢复决策与语言模型行为隔离开来。检查点状态、调度权限、外部效果的证据和对账权限是不同的义务。我们提出了一个有限一致性研究，通过针对从恢复应用程序隐藏的提供者效果账本的历史记录来检查这些义务。

一个前瞻性冻结的活动在原生LangGraph和Temporal主机上执行了336个历史记录，跨越14个调度、三个提供者契约和四个匹配的应用策略。所有168对主机单元具有相同的检查结果。每台主机上，保留账本对账通过了所有42个历史记录：21个已检查完成、15个拒绝和六个保留预订的未知结果。缓存重试、重试前重新验证和稳定键重试分别通过了30、36和31个历史记录。对InfinityOS（一个企业AI平台）的单独16案例组件研究，在仓库伪造上运行导出的权限、工作器、恢复和结算代码。结果隔离了当前权限、提供者契约和保留观察在恢复中的作用，并为声明的应用配置文件分别报告了安全性、完成度和未解决的义务。

原文摘要

A durable agent can resume a consequential action while its authority changes and the action's external outcome remains uncertain. We study execution-time reliability of tool-using AI agents, isolating recovery decisions from language-model behavior. Checkpoint state, permission to dispatch, evidence of an external effect and permission to reconcile are distinct obligations. We present a finite conformance study that checks these obligations through histories scored against a provider effect ledger hidden from the recovering application. A prospectively frozen campaign executes 336 histories on native LangGraph and Temporal hosts, crossing 14 schedules, three provider contracts and four matched application policies. All 168 paired host cells have identical checked outcomes. Per host, retai...

自动采集于 2026-10-27

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