证据引导恢复：应对Agent工具超时和部分已提交动作

工具超时可能使 AI Agent 面临结果不明及部分执行：某项动作可能失败、已提交或仍在进行，而工作流其他步骤已经完成。本文在获批准的任务义务、供应方能力以及与公开证据一致的状态上，形式化以证据为指导的任务恢复。统一的可允许性检查处理密钥过期、授权时机、依赖关系和残留效果；终止证书区分实际达成目标与公开证据能够支持的安全完成。已知模型的实现结合标准的依观测制定后续动作的规划，以及独立实现的效果历史裁定器。在37项任务的有限研究中，规划与三种主动对照各证实完成28项；节省4个合成费用单位的代价是额外计算。随后，一项预注册、留出任务的比较，利用两组本地模型评估规划建议相对于证据提示的效果。在此前开发的19个任务族、58个配对单元中，规划建议证实完成30项，证据提示完成9项，相差36.2个百分点（精确的任务族符号翻转检验 p=0.0078）；分别使用272个和399个提案。全部116条轨迹均通过独立重放验证，两个模型的完成率差异均为正。该比较衡量的是共同防护机制下所评估建议接口的效果；若要比较搜索式与规则式建议，还需单独的匹配对照。未知和移交结果均明确保留；保证取决于声明的供应方能力，并不保证任意第三方都恰好执行一次。