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G.45 第 23 章《状态交接、角色边界与最终控制权》资料清单

11 分钟 4,767 字 第 101 / 161 个阅读单元

  1. Sessions 作者/机构：OpenAI Agents SDK 年份：2026 URL：https://openai.github.io/openai-agents-python/sessions/ 角度：session continuity、持久化后端、历史回退 采用原因：适合支撑“线程连续性依赖显式 session 容器，而不是聊天历史自然延续”。

  2. Results 作者/机构：OpenAI Agents SDK 年份：2026 URL：https://openai.github.io/openai-agents-python/results/ 角度：final_output、last_agent、interruptions、state serialization 采用原因：适合支撑“最终输出的所有权在运行时是可追踪对象，而不是抽象概念”。

  3. Agent orchestration 作者/机构：OpenAI Agents SDK 年份：2026 URL：https://openai.github.io/openai-agents-python/multi_agent/ 角度：agents-as-tools vs handoffs、final answer ownership 采用原因：适合支撑“manager 模式与 handoff 模式在最终控制权归属上完全不同”。

  4. Handoffs 作者/机构：OpenAI Agents SDK 年份：2026 URL：https://openai.github.io/openai-agents-python/handoffs/ 角度：input_filter、history mapping、active agent transfer 采用原因：适合支撑“状态交接不是随便传，而是必须定义传什么和裁什么”。

  5. Guardrails 作者/机构：OpenAI Agents SDK 年份：2026 URL：https://openai.github.io/openai-agents-python/guardrails/ 角度：handoff 上的控制缝隙、tool guardrails 不自动覆盖 handoff 采用原因：适合支撑“角色边界和安全边界在交接处最容易同时失效”。

  6. Tracing 作者/机构：OpenAI Agents SDK 年份：2026 URL：https://openai.github.io/openai-agents-python/tracing/ 角度：handoff trace、责任追踪、轨迹还原 采用原因：适合支撑“没有 trace，就没有真正可追溯的责任链”。

  7. Human-in-the-loop 作者/机构：OpenAI Agents SDK 年份：2026 URL：https://openai.github.io/openai-agents-python/human_in_the_loop/ 角度：审批中断、恢复执行、人工批准 采用原因：适合支撑“最终控制权必须在高风险动作处有人工接入点”。

  8. ChatGPT Agent System Card 作者/机构：OpenAI 年份：2025 URL：https://cdn.openai.com/pdf/839e66fc-602c-48bf-81d3-b21eacc3459d/chatgpt_agent_system_card.pdf 角度：user confirmations、watch mode、现实世界动作确认 采用原因：适合支撑“多 Agent 链条再复杂，高风险动作最终仍应回到用户确认”。

  9. Operator System Card 作者/机构：OpenAI 年份：2025 URL：https://openai.com/index/operator-system-card/ 角度：confirmations、watch mode、最终停止权 采用原因：适合支撑“最终控制权不是礼貌性介入，而是系统硬出口”。

  10. Computer use tool 作者/机构：Anthropic 年份：2026 URL：https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/computer-use-tool 角度：人工确认、prompt injection 检测后要求确认 采用原因：适合支撑“最终动作批准权不应随着 agent 交接自动下放”。

  11. Persistence 作者/机构：LangGraph / LangChain 年份：2026 URL：https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/persistence 角度：thread_id、checkpoint、历史状态 采用原因：适合支撑“状态交接在工程上应建立在线程与检查点对象上”。

  12. Interrupts 作者/机构：LangGraph / LangChain 年份：2026 URL：https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/interrupts 角度：pause/resume、同一 thread 上恢复 采用原因：适合支撑“恢复执行是带状态的重放，不是模糊续接”。

  13. Durable execution 作者/机构：LangGraph / LangChain 年份：2026 URL：https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/durable-execution 角度：checkpoint、重放、避免重复副作用 采用原因：适合支撑“长链交接与恢复需要 durable execution 语义”。

  14. Microsoft Agent Framework Workflows - Handoff 作者/机构：Microsoft Agent Framework 年份：2026 URL：https://learn.microsoft.com/en-us/agent-framework/workflows/orchestrations/handoff 角度：接收方完全接管、full context、checkpointed handoff 采用原因：适合支撑“Handoff 的本质是任务所有权和上下文连续性的同步转移”。

  15. Microsoft Agent Framework Workflows - Checkpoints 作者/机构：Microsoft Agent Framework 年份：2026 URL：https://learn.microsoft.com/en-us/agent-framework/workflows/checkpoints 角度：superstep 快照、rehydrate、新实例恢复 采用原因：适合支撑“状态交接不止消息，还包括可恢复的工作流快照”。

  16. Microsoft Agent Framework - Using Workflows as Agents 作者/机构：Microsoft Agent Framework 年份：2026 URL：https://learn.microsoft.com/en-us/agent-framework/workflows/as-agents 角度：history provider、外部输入回填、agent 化工作流 采用原因：适合支撑“交接、恢复和最终 ownership 可统一到 workflow-agent 接口层”。

  17. Microsoft Agent Framework - Concurrent 作者/机构：Microsoft Agent Framework 年份：2026 URL：https://learn.microsoft.com/en-us/agent-framework/workflows/orchestrations/concurrent 角度：aggregator、并发结果合流、最终 consolidated output 采用原因：适合支撑“多 Agent 并发之后必须存在明确的汇总裁决点”。

  18. Hand off to a live agent 作者/机构：Microsoft Copilot Studio 年份：2024 URL：https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/advanced-hand-off 角度：升级到人类、会话历史与变量移交 采用原因：适合支撑“真正的责任链最终应能升级到人类责任主体”。

  19. Article 14: Human oversight 作者/机构：European Commission / AI Act Service Desk 年份：2024 URL：https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-14 角度：监督、覆盖、逆转、停止机制 采用原因：适合支撑“最终控制权必须保留在人类或明确责任主体手中”。

  20. Article 25: Responsibilities along the AI value chain 作者/机构：European Commission / AI Act Service Desk 年份：2024 URL：https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-25 角度：价值链责任分配、角色协议化 采用原因：适合支撑“多角色系统中的责任边界必须被制度化，而不是默认存在”。

  21. NIST AI RMF Playbook 作者/机构：NIST 年份：2025 URL：https://airc.nist.gov/docs/AI_RMF_Playbook.pdf 角度：roles、delegated authorities、go/no-go、escalation 采用原因：适合支撑“状态交接与最终控制权同时是治理问题，不只是工程问题”。

  22. Red-Teaming LLM Multi-Agent Systems via Communication Attacks 作者/机构：Pengfei He 等 年份：2025 URL：https://aclanthology.org/2025.findings-acl.349/ 角度：Agent-in-the-Middle、通信攻击、交接面攻击 采用原因：适合支撑“交接链路本身就是攻击面，而不是中性管道”。

  23. How we built our multi-agent research system 作者/机构：Anthropic 年份：2025 URL：https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system 角度：LeadResearcher、Subagents、CitationAgent、最终整理权 采用原因：适合支撑“真实系统中通常存在明确的全局状态持有者与最终输出整理者”。