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该论文提出并评估了一类称为事件图基质的因果推理世界模型，通过确定性重放在类型化RDF事件日志上进行反事实查询，在多个基准上优于基线模型，同时保证了可检查性和可重放一致性。
LOOP技能引擎通过记录单次LLM驱动的执行，并通过参数化无分支技能进行确定性回放，实现了周期性AI代理任务99%的成功率和99%的代币削减，消除了随机性失效和高昂成本。