意图修正下的承诺层次：工具使用Agent中救助的信念修正帐户

当用户在任务中途改变主意时，已经将任务拆分为子目标并支付工具调用费用的Agent必须根据缓存的子结果决定是否保留、修补或丢弃它（抢救），重新启动会浪费有效的工作，并继续不变地回答老问题。我们的主要发现是，抢救质量是角色设计而不是模型能力的问题：语言模型一次询问一个节点的保留/修补/丢弃问题是不可靠的，但要求对修订进行一次分类，并通过确定性层传播决策，它在来自两个供应商的所有三个测试模型上达到了成本最优的预言机。将计划建模为承诺层次结构，并将意图变更建模为具有 AGM 风格假设的信念修正算子，我们证明没有任何仅观察节点本地视图的策略可以既安全又成本最优，而单一分类设计则两者兼而有之。在三个环境中，该策略恢复了全部可实现的节省，比重新启动便宜 43%，且正确性为 100%。