摘要
本文提出一种自愈智能编排器，将工具增强型 LLM 系统的可靠性视为有界运行时控制问题。该编排器能将可观测的故障信号映射为推断的故障类别，在明确预算下选择针对性恢复动作，验证恢复轨迹并记录可观测性痕迹。实验表明，该方法在任务成功率上显著优于静态工作流、仅重试及完全重规划等基线，并能有效消除静默失败，提升了系统的可靠性与可诊断性。
AI 推荐理由
论文核心研究代理编排层的故障恢复与重规划机制，属于高级任务规划范畴。
研究机构
Independent Researcher
United States of America
Senior Member, IEEE
论文信息