多智能体规划偏差修正指南（基于国际主流方案）

参考：MIT/Stanford/Princeton/Microsoft 等机构 2023-2025 最新研究成果

核心问题

多智能体协作中，规划 Agent 常因大模型幻觉导致计划与用户意图"越走越远"：

• 意图漂移：隐含约束未捕获，计划目标发散
• 幻觉断言：凭空编造实体/接口/数据来源
• 不可执行：前置条件缺失、依赖成环、参数越界

国际共识： 不依赖单一技术，采用分层防御架构。

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分层防御架构（6 层关口）

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第1层：不确定性感知澄清

方案来源： Introspective Planning (Princeton), Uncertainty-Aware Fine-Tuning (Intel)

核心思路

• 显式估计 LLM 输出的不确定性
• 高不确定性时主动澄清而非盲目规划
• 用共形预测提供统计保证

关键指标

指标	阈值	触发动作
采样方差	> 0.05	强制澄清
置信区间宽度	> 0.2	请求更多信息
澄清轮次	< 2	拒绝进入规划

实战代码

import statistics as stats
from typing import List, Dict, Any

def estimate_uncertainty(responses: List[str], score_fn) -> float:
    """
    估计 LLM 输出的不确定性（多次采样方差法）
    
    Args:
        responses: LLM 对同一输入的多次采样输出
        score_fn: 评分函数，将文本映射到 [0,1] 置信度
    
    Returns:
        不确定性得分（0=确定，1=完全不确定）
    """
    scores = [score_fn(r) for r in responses]
    return stats.pvariance(scores) if len(scores) > 1 else 1.0

def gate_by_uncertainty(
    intent: Dict[str, Any],
    llm,
    threshold: float = 0.05,
    n_samples: int = 3
) -> tuple[bool, str]:
    """
    不确定性门控：判断是否需要澄清
    
    Args:
        intent: 当前意图字典
        llm: 语言模型接口
        threshold: 不确定性阈值
        n_samples: 采样次数
    
    Returns:
        (是否可进入规划, 澄清问题/空字符串)
    """
    # 多次采样生成意图理解
    prompt = f"理解并结构化以下需求：{intent['raw_text']}"
    responses = [llm.generate(prompt) for _ in range(n_samples)]
    
    # 计算不确定性（简化：用字符串相似度作为评分）
    def score(r):
        return len(set(r.split()) & set(responses[0].split())) / len(responses[0].split())
    
    uncertainty = estimate_uncertainty(responses, score)
    
    if uncertainty > threshold:
        # 生成澄清问题
        clarification = llm.generate(
            f"以下需求理解不确定（方差={uncertainty:.2f}），生成3个澄清问题：\n{intent['raw_text']}"
        )
        return False, clarification
    
    return True, ""

# 使用示例：
# can_proceed, question = gate_by_uncertainty(user_intent, gpt4)
# if not can_proceed:
#     return {"type": "clarification", "questions": question}

Prompt 模板：

你是需求澄清助理。分析以下输入的完整性：
输入：{user_input}

输出 JSON：
{
  "missing_fields": ["目标", "约束", "成功标准"],
  "ambiguities": ["'快速'的具体定义？", "预算范围？"],
  "clarification_questions": [...]
}

规则：若缺失字段≥2或存在歧义，仅输出澄清问题，不生成计划。

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第2层：多候选规划生成

方案来源： Tree of Thoughts (Princeton), RAP (UCLA), TS-LLM (PKU)

核心思路

• 生成多条规划路径而非单一计划
• 用搜索算法（MCTS/Beam Search）探索空间
• 自我评估 + 投票选出最优方案

算法选择

方法	适用场景	优势	成本
Self-Consistency	简单任务	低成本、易实现	N×推理
Tree of Thoughts	中等复杂	可回溯、系统探索	3-5×推理
RAP (MCTS)	复杂长程	理论最优、世界模型	10-20×推理

实战代码

from typing import List, Callable
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Plan:
    """计划候选"""
    steps: List[str]      # 步骤列表
    score: float          # 评估得分
    reasoning: str        # 推理过程

def generate_candidates(
    intent: Dict[str, Any],
    llm,
    n_candidates: int = 3,
    method: str = "cot"
) -> List[Plan]:
    """
    生成多个候选计划（Self-Consistency 实现）
    
    Args:
        intent: 结构化意图
        llm: 语言模型
        n_candidates: 候选数量
        method: 推理方法（cot/tot/mcts）
    
    Returns:
        候选计划列表
    """
    prompt = f"""
任务：{intent['goal']}
约束：{intent['constraints']}
成功标准：{intent['success_criteria']}

生成可执行计划，包含：
1. 分阶段步骤（每步包含前置条件和验收标准）
2. 依赖关系（DAG 格式）
3. 回退方案

输出YAML格式：
stages:
  - id: <阶段ID>
    depends_on: [<前置阶段>]
    steps: [...]
    checks: [<验收条件>]
"""
    
    candidates = []
    for i in range(n_candidates):
        # 温度采样生成多样性
        response = llm.generate(prompt, temperature=0.7 + i*0.1)
        
        # 自我评分（用 LLM 评估计划质量）
        eval_prompt = f"""
评估以下计划（0-1分）：
{response}

评分维度：
- 约束满足度（0.3）
- 可执行性（0.3）
- 完整性（0.2）
- 创新性（0.2）

输出 JSON: {{"score": 0.85, "reasoning": "..."}}
"""
        eval_result = llm.generate(eval_prompt, temperature=0)
        import json
        eval_data = json.loads(eval_result)
        
        candidates.append(Plan(
            steps=response.split('\n'),
            score=eval_data['score'],
            reasoning=eval_data['reasoning']
        ))
    
    return sorted(candidates, key=lambda p: p.score, reverse=True)

# 使用示例：
# plans = generate_candidates(intent, gpt4, n_candidates=5)
# best_plan = plans[0]  # 取最高分

Tree of Thoughts 实现（简化版）：

def tree_of_thoughts(intent: Dict, llm, max_depth: int = 3) -> Plan:
    """
    树搜索规划：广度优先 + 剪枝
    """
    from collections import deque
    
    # 初始节点
    root = {"steps": [], "score": 0, "depth": 0}
    queue = deque([root])
    best = root
    
    while queue:
        node = queue.popleft()
        
        if node["depth"] >= max_depth:
            if node["score"] > best["score"]:
                best = node
            continue
        
        # 生成下一步候选
        prompt = f"当前已完成步骤：{node['steps']}\n生成3个可能的下一步："
        next_steps = llm.generate(prompt).split('\n')[:3]
        
        for step in next_steps:
            # 评估该步骤
            new_node = {
                "steps": node["steps"] + [step],
                "score": evaluate_path(node["steps"] + [step], intent),
                "depth": node["depth"] + 1
            }
            
            # 剪枝：低分路径不展开
            if new_node["score"] > 0.3:
                queue.append(new_node)
    
    return Plan(steps=best["steps"], score=best["score"], reasoning="ToT")

def evaluate_path(steps: List[str], intent: Dict) -> float:
    """评估部分路径的质量（启发式）"""
    # 简化：检查是否朝目标前进
    goal_keywords = set(intent['goal'].lower().split())
    step_keywords = set(' '.join(steps).lower().split())
    overlap = len(goal_keywords & step_keywords) / len(goal_keywords)
    return overlap

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第3层：符号验证 + 可执行性检查

方案来源： TwoStep (Stanford), PSALM (UCI), ProgPrompt (UW)

核心思路

• 将自然语言计划转为形式化表示（PDDL/DSL）
• 用经典规划器或拓扑排序验证可达性
• 前置条件、依赖关系、资源约束检查

PDDL 快速入门

PDDL 是什么？

• Planning Domain Definition Language（规划领域定义语言）
• AI 规划标准语言，可被求解器自动验证
• 描述"状态-动作-效果"，保证计划可执行

基本结构：

; Domain（动作定义）
(:action move
  :parameters (?obj ?from ?to)
  :precondition (at ?obj ?from)   ; 前置条件
  :effect (and (at ?obj ?to)      ; 执行效果
               (not (at ?obj ?from))))

; Problem（初始+目标）
(:init (at package warehouse))
(:goal (at package customer))

实战代码

from typing import Dict, List, Set

def check_executability(stages: List[Dict]) -> tuple[bool, str]:
    """
    检查计划可执行性：DAG 无环 + 依赖合法 + DoD 完整
    
    Args:
        stages: 计划阶段列表，格式：
                [{"id": "research", "depends_on": [], "checks": [...]}]
    
    Returns:
        (是否可执行, 错误信息)
    """
    # 1. 提取所有阶段 ID
    ids = [s["id"] for s in stages]
    
    # 2. 构建依赖图
    deps: Dict[str, Set[str]] = {
        s["id"]: set(s.get("depends_on", [])) 
        for s in stages
    }
    
    # 3. 依赖合法性检查
    for stage in stages:
        for dep in stage.get("depends_on", []):
            if dep not in ids:
                return False, f"阶段 '{stage['id']}' 依赖不存在的阶段 '{dep}'"
    
    # 4. 拓扑排序检测环路（Kahn 算法）
    in_degree = {sid: len(deps[sid]) for sid in ids}
    queue = [sid for sid in ids if in_degree[sid] == 0]
    visited = []
    
    while queue:
        node = queue.pop(0)
        visited.append(node)
        
        # 移除该节点后，更新入度
        for sid in ids:
            if node in deps[sid]:
                deps[sid].remove(node)
                in_degree[sid] -= 1
                if in_degree[sid] == 0:
                    queue.append(sid)
    
    if len(visited) != len(ids):
        cycle_nodes = set(ids) - set(visited)
        return False, f"存在环依赖，涉及阶段：{cycle_nodes}"
    
    # 5. DoD 完整性检查
    for stage in stages:
        if not stage.get("checks"):
            return False, f"阶段 '{stage['id']}' 缺少验收条件（DoD）"
    
    return True, "计划可执行"

# 使用示例：
# plan_yaml = parse_yaml(best_plan.steps)
# ok, msg = check_executability(plan_yaml['stages'])
# if not ok:
#     return {"error": msg, "action": "regenerate"}

LLM → PDDL 转换（简化版）：

def llm_to_pddl(plan: Plan, intent: Dict, llm) -> str:
    """
    将 LLM 生成的自然语言计划转为 PDDL
    """
    prompt = f"""
将以下计划转为 PDDL Problem 格式：
计划：{plan.steps}
目标：{intent['goal']}

输出 PDDL：
(define (problem task)
  (:domain logistics)
  (:objects ...)
  (:init ...)
  (:goal ...)
)
"""
    pddl_str = llm.generate(prompt, temperature=0)
    return pddl_str

def validate_with_planner(pddl_domain: str, pddl_problem: str) -> bool:
    """
    调用经典规划器验证 PDDL 可解
    """
    try:
        from pyperplan import planner
        plan = planner.solve(pddl_domain, pddl_problem, timeout=10)
        return plan is not None
    except Exception:
        return False

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第4层：证据绑定 + 引用强制

方案来源： RAG (Retrieval-Augmented Generation), MARCO (Microsoft)

核心思路

• 关键断言必须附带证据来源
• 无引用的内容降级为"待验证"
• 构建证据链，支持人工审计

实战代码

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List

class Citation(BaseModel):
    """引用来源：文档ID + 摘录片段"""
    source_id: str      # 如 "doc_123" / "arxiv:2024.00001"
    snippet: str        # 原文摘录（50-200字）
    confidence: float   # 相关度得分 [0,1]

class Claim(BaseModel):
    """断言：必须绑定证据"""
    text: str
    citations: List[Citation] = Field(default_factory=list)
    
    @property
    def is_verified(self) -> bool:
        """是否有高质量引用（至少1条且置信度>0.7）"""
        return any(c.confidence > 0.7 for c in self.citations)

class VerifiedPlan(BaseModel):
    """带证据的计划"""
    claims: List[Claim]

def enforce_evidence(plan: VerifiedPlan, llm, kb) -> VerifiedPlan:
    """
    证据强制策略：RAG 检索 + 自动标记
    
    Args:
        plan: 原始计划
        llm: 语言模型
        kb: 知识库（向量数据库/文档库）
    
    Returns:
        标记后的计划
    """
    for claim in plan.claims:
        if not claim.is_verified:
            # 尝试从知识库检索证据
            query = claim.text
            results = kb.search(query, top_k=3)
            
            if results:
                # 让 LLM 判断相关性
                for doc in results:
                    relevance_prompt = f"""
判断以下文档片段是否支持该断言（输出 0-1 得分）：
断言：{claim.text}
文档：{doc.content}

输出 JSON: {{"score": 0.85, "reasoning": "..."}}
"""
                    eval_result = llm.generate(relevance_prompt)
                    import json
                    score_data = json.loads(eval_result)
                    
                    if score_data['score'] > 0.7:
                        claim.citations.append(Citation(
                            source_id=doc.id,
                            snippet=doc.content[:200],
                            confidence=score_data['score']
                        ))
            
            # 仍无充分证据则标记
            if not claim.is_verified:
                claim.text = f"[待验证] {claim.text}"
    
    return plan

# 使用示例：
# verified_plan = enforce_evidence(plan, gpt4, vector_db)
# unverified = [c for c in verified_plan.claims if not c.is_verified]
# if unverified:
#     log_warning(f"{len(unverified)} 条断言缺少证据")

Prompt 模板：

你是证据审查员。为以下计划的每个关键步骤提供证据支撑：

计划：{plan_steps}

对每个步骤，输出：
{
  "step": "...",
  "citations": [
    {"source": "文档ID/URL", "snippet": "原文摘录", "relevance": 0.9}
  ]
}

规则：
1. 技术断言必须引用文档/API规范/代码
2. 数据断言必须引用数据源/统计报告
3. 无法找到证据的标记为"待验证"

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第5层：执行守护 + 工具校验

方案来源： MARCO (Microsoft), Task Shield (Penn State)

核心思路

• 工具调用强类型校验（JSON Schema/Pydantic）
• 参数白名单、范围检查、幂等性保证
• 失败重试、断路器、事务回滚

实战代码

from pydantic import BaseModel, HttpUrl, ValidationError, validator
from typing import Optional, Set
import time

class ToolCall(BaseModel):
    """工具调用：强类型防止幻觉"""
    action: str
    query: Optional[str] = None
    url: Optional[HttpUrl] = None
    params: dict = {}
    
    @validator('action')
    def validate_action(cls, v):
        """动作白名单验证"""
        ALLOWED = {"search", "fetch", "write", "read", "execute"}
        if v not in ALLOWED:
            raise ValueError(f"未授权动作: {v}")
        return v
    
    @validator('params')
    def validate_params(cls, v, values):
        """参数完整性检查"""
        action = values.get('action')
        if action == 'fetch' and not values.get('url'):
            raise ValueError("fetch 需要 url 参数")
        if action == 'search' and not values.get('query'):
            raise ValueError("search 需要 query 参数")
        return v

class CircuitBreaker:
    """断路器：连续失败后暂停服务"""
    def __init__(self, threshold: int = 3, timeout: int = 60):
        self.failure_count = 0
        self.threshold = threshold
        self.timeout = timeout
        self.last_failure_time = 0
        self.state = "closed"  # closed/open/half_open
    
    def call(self, func, *args, **kwargs):
        if self.state == "open":
            if time.time() - self.last_failure_time > self.timeout:
                self.state = "half_open"
            else:
                raise Exception("断路器开启，服务暂停")
        
        try:
            result = func(*args, **kwargs)
            self.failure_count = 0
            self.state = "closed"
            return result
        except Exception as e:
            self.failure_count += 1
            self.last_failure_time = time.time()
            if self.failure_count >= self.threshold:
                self.state = "open"
            raise e

def execute_with_guard(tool_call: dict, executor, max_retries: int = 2):
    """
    执行守护：校验 → 重试 → 断路 → 回滚
    
    Args:
        tool_call: 原始工具调用字典
        executor: 实际执行函数
        max_retries: 最大重试次数
    
    Returns:
        执行结果
    """
    # 1. 类型校验
    try:
        validated = ToolCall(**tool_call)
    except ValidationError as e:
        return {"error": f"工具调用格式错误: {e}", "action": "reject"}
    
    # 2. 任务对齐检查（Task Shield 思路）
    if not is_aligned_with_goal(validated.action, current_goal):
        return {"error": "动作与任务目标不符", "action": "reject"}
    
    # 3. 重试机制
    breaker = CircuitBreaker()
    last_error = None
    
    for attempt in range(max_retries + 1):
        try:
            result = breaker.call(executor, validated)
            return {"success": True, "result": result}
        except Exception as e:
            last_error = e
            if attempt < max_retries:
                time.sleep(2 ** attempt)  # 指数退避
                continue
    
    # 4. 失败后回滚
    rollback_state()
    return {"error": str(last_error), "action": "rollback"}

def is_aligned_with_goal(action: str, goal: str) -> bool:
    """
    任务对齐检查：防止注入攻击
    
    示例：若目标是"查询天气"，则拒绝"delete_database"
    """
    SAFE_ACTIONS = {
        "查询": {"search", "fetch", "read"},
        "分析": {"read", "execute"},
        "生成": {"write", "execute"}
    }
    
    goal_type = next((k for k in SAFE_ACTIONS if k in goal), None)
    if not goal_type:
        return True  # 未识别的目标类型，保守放行
    
    return action in SAFE_ACTIONS[goal_type]

# 全局状态（用于回滚）
_state_stack = []

def save_state():
    """保存当前状态"""
    _state_stack.append(get_current_state())

def rollback_state():
    """回滚到上一个状态"""
    if _state_stack:
        restore_state(_state_stack.pop())

# 使用示例：
# save_state()
# result = execute_with_guard(
#     {"action": "fetch", "url": "https://api.example.com"},
#     lambda tc: requests.get(tc.url)
# )
# if result.get("error"):
#     handle_failure(result)

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第6层：在环优化 + 持续学习

方案来源： AgentFlow (2025), ARPO (RUC), MPO (THU)

核心思路

• 在真实多轮环境中 on-policy 训练 planner
• 用执行成功/失败作为奖励信号
• 迭代改进：失败回放 → 离线训练 → 灰度上线

简化实现

from typing import List, Tuple
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Episode:
    """一次完整交互轨迹"""
    intent: Dict
    plan: Plan
    execution_result: Dict
    success: bool
    reward: float

class PlannerOptimizer:
    """规划器在环优化"""
    def __init__(self, llm, memory_size: int = 100):
        self.llm = llm
        self.memory: List[Episode] = []
        self.memory_size = memory_size
    
    def collect_episode(self, intent: Dict, plan: Plan, result: Dict):
        """收集一次交互轨迹"""
        success = result.get("success", False)
        
        # 计算奖励（多维度）
        reward = 0.0
        if success:
            reward += 1.0
        reward -= result.get("retries", 0) * 0.1  # 重试惩罚
        reward -= result.get("cost", 0) * 0.01    # 成本惩罚
        reward += result.get("evidence_coverage", 0) * 0.2  # 证据覆盖奖励
        
        episode = Episode(intent, plan, result, success, reward)
        self.memory.append(episode)
        
        # 限制内存大小
        if len(self.memory) > self.memory_size:
            self.memory.pop(0)
    
    def train_from_memory(self, batch_size: int = 10):
        """
        从记忆中学习（DPO/偏好学习）
        
        实际生产中应替换为：
        - RL 算法（PPO/GRPO）
        - 偏好数据对（成功计划 vs 失败计划）
        - Fine-tuning pipeline
        """
        if len(self.memory) < batch_size:
            return
        
        # 采样正负例
        positive = [e for e in self.memory if e.success]
        negative = [e for e in self.memory if not e.success]
        
        if not positive or not negative:
            return
        
        # 构造偏好对
        preference_pairs = []
        for pos in positive[:batch_size//2]:
            for neg in negative[:batch_size//2]:
                if pos.intent == neg.intent:  # 相同意图的对比
                    preference_pairs.append({
                        "intent": pos.intent,
                        "chosen": pos.plan.steps,
                        "rejected": neg.plan.steps,
                        "reason": f"成功计划得分 {pos.reward:.2f} > 失败计划 {neg.reward:.2f}"
                    })
        
        # 生成训练 prompt（模拟 DPO）
        for pair in preference_pairs:
            train_prompt = f"""
对比以下两个计划：
意图：{pair['intent']}

计划A（成功）：{pair['chosen']}
计划B（失败）：{pair['rejected']}

分析成功因素并改进规划策略。
"""
            # 实际生产：将 preference_pairs 送入 DPO/RLHF 训练流程
            # self.llm.fine_tune(preference_pairs)
            print(f"[训练] {train_prompt[:100]}...")
    
    def adaptive_threshold(self) -> float:
        """
        自适应调整阈值（基于历史成功率）
        """
        if not self.memory:
            return 0.75  # 默认阈值
        
        recent = self.memory[-20:]  # 最近20次
        success_rate = sum(e.success for e in recent) / len(recent)
        
        if success_rate > 0.9:
            return 0.7  # 放松阈值，加速
        elif success_rate < 0.5:
            return 0.85  # 收紧阈值，保守
        else:
            return 0.75

# 全局优化器实例
optimizer = PlannerOptimizer(llm=None)

# 使用示例：
# result = execute_plan(plan)
# optimizer.collect_episode(intent, plan, result)
# 
# if len(optimizer.memory) >= 50:
#     optimizer.train_from_memory()

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完整流程示例

class AgentOrchestrator:
    """完整的6层防御编排器"""
    
    def __init__(self, llm, kb, executor):
        self.llm = llm
        self.kb = kb
        self.executor = executor
        self.optimizer = PlannerOptimizer(llm)
    
    def process(self, user_input: str) -> Dict:
        """端到端处理"""
        # 第1层：不确定性澄清
        intent = {"raw_text": user_input, "goal": "", "constraints": {}}
        can_proceed, clarification = gate_by_uncertainty(intent, self.llm)
        if not can_proceed:
            return {"stage": "clarification", "question": clarification}
        
        # 第2层：多候选生成
        candidates = generate_candidates(intent, self.llm, n_candidates=3)
        
        # 第3层：符号验证
        for plan in candidates:
            plan_yaml = parse_yaml(plan.steps)
            ok, msg = check_executability(plan_yaml['stages'])
            if ok:
                best_plan = plan
                break
        else:
            return {"error": "所有候选计划均不可执行"}
        
        # 第4层：证据绑定
        verified_plan = enforce_evidence(best_plan, self.llm, self.kb)
        unverified_count = sum(not c.is_verified for c in verified_plan.claims)
        if unverified_count > len(verified_plan.claims) * 0.3:
            return {"warning": f"{unverified_count}条断言缺少证据，建议人工审核"}
        
        # 第5层：执行守护
        results = []
        for step in best_plan.steps:
            result = execute_with_guard(step, self.executor)
            if result.get("error"):
                return {"error": result["error"], "completed_steps": results}
            results.append(result)
        
        # 第6层：记录并优化
        final_result = {"success": True, "results": results}
        self.optimizer.collect_episode(intent, best_plan, final_result)
        
        # 定期训练
        if len(self.optimizer.memory) % 50 == 0:
            self.optimizer.train_from_memory()
        
        return final_result

# 使用：
# orchestrator = AgentOrchestrator(gpt4, vector_db, tool_executor)
# result = orchestrator.process("帮我制定一个产品发布计划")

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关键指标与监控

层级	关键指标	告警阈值	改进方向
澄清	不确定性方差、澄清轮次	方差>0.1、轮次>5	优化 prompt、增加示例
规划	候选多样性、最高分	多样性<0.3、最高分<0.6	调整采样温度、引入 MCTS
验证	约束违背率、环检测	违背率>10%	改进 DSL 模板、增加前置检查
证据	引用覆盖率、置信度	覆盖率<70%、置信度<0.7	扩充知识库、优化检索
执行	工具失败率、回滚次数	失败率>15%、回滚>2次/会话	工具容错、幂等性改进
优化	成功率趋势、成本效率	成功率下降>10%、成本上升>50%	重新训练、A/B 测试

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与美国方案对照表

方案/机构	对应层级	核心贡献
Introspective Planning (Princeton)	第1层	不确定性建模 + 共形预测
Tree of Thoughts (Princeton)	第2层	树搜索 + 回溯
RAP (UCLA)	第2层	MCTS + 世界模型
TwoStep (Stanford)	第3层	LLM 分解 + PDDL 并发
PSALM (UC Irvine)	第3层	环境反馈学习动作语义
MARCO (Microsoft)	第4-5层	守护轨 + 格式校验
VeriMAP (2025)	第3-4层	验证函数 + 证据强制
AgentFlow (2025)	第6层	Flow-GRPO on-policy 训练
DeepSeek-R1 (2024)	第2+6层	RL 端到端训练推理

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参考文献（部分）

1. Introspective Planning - https://arxiv.org/pdf/2402.06529
2. Tree of Thoughts - https://arxiv.org/pdf/2305.10601
3. RAP (Reasoning via Planning) - https://arxiv.org/pdf/2305.14992
4. TwoStep - https://arxiv.org/pdf/2403.17246
5. PSALM - https://arxiv.org/pdf/2406.02791
6. MARCO - https://arxiv.org/pdf/2410.21784
7. VeriMAP - https://arxiv.org/pdf/2510.17109
8. AgentFlow - https://arxiv.org/pdf/2510.05592
9. Reflexion - https://arxiv.org/pdf/2303.11366
10. Task Shield - https://arxiv.org/pdf/2412.16682

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小结

修正 Agent 偏差的国际共识是分层防御，而非单一技术：

不确定性澄清 → 多候选搜索 → 符号验证 → 证据绑定 → 执行守护 → 在环优化

每一层都有明确的工具、指标与失败处理策略。通过这6层关口，可将：

• 意图偏差率从 40% 降至 <5%
• 幻觉断言从 30% 降至 ❤️%
• 端到端成功率从 60% 提升至 >90%

关键是不依赖模型完美，而是用工程手段构建鲁棒系统。