重构式授权的工程化落地：自主智能体系统中的运行时构建、依赖解析与执行门控

自主智能体系统的失败不仅源于错误的决策，也源于执行了那些其授权在运行时已不再成立的决策。已有工作将重构式授权（Reconstructive Authority，RAM）定义为有效执行的条件：仅当授权能够从当前状态构建出来时，行动才被允许。本文解决的是运行时的强制执行问题：如何在一个正在运行的系统中强制这一条件。我们引入一个运行时执行模型，其中授权在行动时刻被评估，执行以授权的可构建性为条件。这将执行状态空间在允许/拒绝之外扩展出第三种状态——halt（暂停），用以表示因观测不完整或不确定而导致授权无法定义的情形。我们定义了一个具体的执行协议，包括动态依赖解析、授权重构与显式的决策语义。我们进一步引入一个恢复循环（Recovery Loop），将漂移检测（IML）与执行控制（ACP）集成起来，使系统能够暂停执行、获取缺失信息并重新尝试授权重构。我们证明该模型保证安全性——没有可构建授权的行动绝不会被执行——以及条件活性（conditional liveness）：当定义授权的变量变得可观测时，执行得以恢复。这项工作将重构式授权运作化为一种运行时强制执行机制，提供了在真实系统中应用RAM所需的执行语义。