摘要
针对大模型自主智能体在长程任务中面临的状态缺失、上下文退化及概率生成与确定性执行间的鸿沟，本文提出 ESAA 架构。该架构借鉴事件溯源模式，将智能体的认知意图与项目状态变更分离：智能体仅输出结构化意图，由确定性编排器验证、持久化事件并应用文件写入效果。通过边界契约、元提示配置文件及哈希重放验证，确保任务不可变性与可追溯性。两项案例研究验证了该架构在单智能体及多智能体并发场景下的有效性与可扩展性。
AI 推荐理由
提出 ESAA 架构解决 Agent 长程规划中的状态缺失与上下文退化问题，核心关注任务执行与状态管理。
研究机构
巴西圣保罗州立大学
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