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新内存，过时计划：分布式 LLM-Agent 内存的依赖范围验证
摘要
arXiv:2609.03340v1 Announce Type: new Abstract: Distributed LLM-agent teams can read the latest shared facts and still act on an obsolete plan. A planner may derive an action from requirement $r_3$, a...
the
plan
and
action
may
executor
PlanFence
agent
can
shared
2026-09-04
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Evan Chen, Shiqiang Wang, Christopher G. Brinton
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arXiv:2609.03340v1 公告类型：新 摘要：分布式 LLM 代理团队可以阅读最新的共享事实，但仍然按照过时的计划采取行动。计划者可以从需求 $r_3$ 中导出操作，另一个代理可以提交 $r_4$，并且执行者可以接收 $r_4$ 而不替换从 $r_3$ 导出的计划。我们称之为 \emph{陈旧计划执行}：状态新鲜度并不表明授权操作的计划仍然有效。我们引入 PlanFence，一种依赖范围的操作验证协议。计划引用他们使用的确切公共记录，执行者仅验证可能影响待定外部操作的记录，重新计划一次或在验证不完整时阻止。在 30 个具有计划后修订的受控实时工作流程中，仅新鲜度执行器对每个任务中的过时计划执行操作，而 PlanFence 则完成所有任务，而不会执行无效操作。受控重放揭示了两个条件边界：主动同步在低流失时产生较低的协调停顿，而 PlanFence 避免随着流失的增长而重复更新路径协调，并避免随着共享密钥空间的增长而验证不相关的状态。这些是受控安全和系统成本结果，而不是一般任务准确性收益。
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