论文页面 - OpenRath：面向Agent系统的会话中心运行时状态

来源：https://huggingface.co/papers/2606.19409

摘要

OpenRath 提出了一种类似 PyTorch 的编程模型，适用于多智能体系统，将 Session（会话） 作为核心运行时抽象，支持显式的分叉、合并和重放操作，同时记录完整的执行状态。

现代智能体系统常常受困于碎片化的运行时状态：对话记录、工具效果、记忆事件、工作空间位置、分支来源和重放证据都被分别记录，导致难以检查或复现。OpenRath 通过一种类似 PyTorch 的编程模型解决了这一问题，适用于多智能体、多会话系统。这里的类比在于核心第一类运行时抽象所扮演的角色，而非张量计算。其核心抽象是Session（会话），一个在智能体和工作流之间传递的运行时值。一个Session是可分支、可检查、可重放、可感知后端并且可组合的。它记录了对话片段、沙箱位置、谱系元数据、Token 使用量、待处理工作以及工具证据，同时定义了记忆交互进入运行时记录的位置。由于这些状态由程序执行中传递的同一个值携带，分叉、合并和重放成为了显式的运行时操作，而不再是从外部痕迹重建的状态。OpenRath 进一步定义了Sandbox（沙箱）、Tool（工具）、Agent（智能体）、Memory（记忆）、Workflow（工作流）和Selector（选择器），其中Selector将控制流转变为由运行时路由的决策。本报告介绍了编程模型、架构、审计里程碑和证据协议。其主张仅限于可控的运行时属性，而广泛的定量比较、实时代理质量、可选后端可用性和记忆质量则留待后续评估。核心论点是：Session为智能体系统提供了一种第一类运行时值，用于可审计的组合。

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