deterministic

将温度设置为0并不能保证智能体中的工具调用具有确定性，原因在于批处理推理会导致浮点数归约顺序发生变化，从而引发token翻转，并在负载下产生不同的动作。

介绍DMF，一种用于对话式AI代理的确定性记忆框架，它用经典NLP和数学评分取代了基于LLM的压缩，实现了与Mem0相当的准确度，同时内存准备使用零token，总体token使用量减少高达242倍。

总结了一种确定性的、基于约束的方法，用于在受监管金融领域构建AI智能体，其中LLM仅生成散文，数字通过加密方式密封，并通过分层结构确保可审计性。

BotCircuits Agent 是一个开源框架，引入了Workflow-native Agent Loop架构，将确定性状态机导航与有针对性的LLM执行分离，以减少偏差和Token成本。

ActiveGraph引入了一种确定性的非生成式方法，在语义记忆之前进行证据汇编，在LongMemEval-S上实现了85.6%的问答准确率和86.2%的上下文回合答案准确率。

Sponsio是一个开源确定性合约层，用于强制执行LLM Agent的工具调用边界和规则，解决了提示工程和事后审计无法完全解决的生产可靠性问题。

IMF发布了一份正式说明，引入了代理支付的概念，阐述了概率性AI系统与确定性支付基础设施之间的张力，并将从“点击支付”到“决定支付”的转变进行了定义。

本文介绍了一种名为“伦理超速”（EHV）的架构框架，该框架结合了无冲突复制数据类型和可信执行环境，能够在自主系统中实现亚毫秒级的形式化验证，将治理延迟从天级降至常数时间。