行为标注：为何只读与破坏性操作引导大语言模型规划

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在上一篇文章中，我们讨论了模式如何充当 apcore 生态系统的“邮递员”——确保数据以正确的格式交付。但对于一个自主智能体而言，仅知道如何传递消息是不够的。智能体还需要了解交付的影响。

想象一下，有一个智能体被指派“修复数据不一致”。它找到了两个模块：common.user.sync 和 executor.user.reset。如果没有行为上下文，智能体可能会选择 reset 模块，因为它听起来更“彻底”，却没有意识到这将删除整个用户配置文件。

这就是为什么行为注解是 apcore 协议的核心技术支柱。在这第十三篇文章中，我们将探讨这些简单的布尔标志如何作为人工智能规划器的“认知停车标志”。

语法与语义

模式处理语法（它是字符串吗？它是必需的吗？）。注解处理语义（它是安全的吗？它是永久性的吗？）。

通过提供这一语义层，我们从“代码调用”转向“技能感知”。人工智能智能体不再将你的模块视为黑盒；它能感知它们的“个性”。

12 个 apcore 行为注解

apcore 协议定义了一组标准化注解，为你的代码提供语义上的“个性”。这些注解分为安全性、执行和治理三类：

安全性与影响

1. readonly：无副作用。适用于发现过程和无限次重试。
2. destructive：数据将被永久修改或删除。
3. idempotent：使用相同输入进行多次调用的效果与调用一次相同。
4. pure：输出仅取决于输入；不依赖外部状态。

执行与性能

1. streaming：模块返回事件或数据块流，而不是单个数据块。
2. cacheable：结果可以存储以供将来使用。
3. cache_ttl：结果保持有效的时长（以秒为单位）。
4. paginated：结果是系列的一部分；需要游标或令牌才能继续。

治理与安全

1. requires_approval：暂停执行以等待人类确认“是”（人在回路）。
2. open_world：与非确定性外部系统（例如，网络、电子邮件）交互。
3. internal：在标准发现过程中隐藏；用于系统间调用。
4. extra：一个通用的映射表，用于存放特定于表面或自定义的行为提示。

引导智能体的大脑

大型语言模型实际上如何使用这些标志？这全部关乎规划阶段。

当一个复杂的智能体（例如由 Claude 3.5 或 GPT-4o 驱动的智能体）收到工具列表时，它会构建一个“行动计划”。

• 如果它看到一个标记为 destructive: true 的模块，模型的内部安全对齐机制通常会触发“谨慎”状态。
• 它可能会决定先检查是否存在“空运行”标志。
• 或者，它可能会向用户生成如下回复：“我找到了一种修复方法，但这需要进行破坏性的数据库操作。您希望我继续吗？”

如果没有这些注解，智能体就是“盲目”的。它会先执行计划，然后才发现后果