Credo：基于信念与策略的LLM流水线声明式控制

智能体AI系统正日益普遍地出现在需要在持续演化的条件下进行长时程、有状态决策的领域中。因此，正确性不仅取决于单次模型调用的输出，还取决于在纳入新证据或修订先前结论时如何最佳地调整。然而，现有框架依赖命令式控制循环、易失性记忆和嵌入提示词的逻辑，使智能体行为不透明、脆弱且难以验证。本文提出Credo，它将语义状态表示为信念（belief），并使用定义在这些信念之上的声明式策略来规控行为。这一设计通过数据库支撑的语义控制平面，支持自适应、可审计且可组合的执行。我们在一个决策控制场景中展示这些概念：信念与策略以声明方式引导关键执行选择（如模型选择、检索、纠错性重执行），无需对底层流水线代码做任何改动即可实现动态行为。