PAP：为Agent系统显式定义责任边界
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PAP：为Agent系统显式定义责任边界
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AI 综述
Khadim Lo 等作者发表论文，提出概率智能体编程（PAP），把授权、权限、效果与证据之间的责任边界做成显式的编程抽象，并称其连接了 mandate、authority、effects 和 evidence。 论文将 PAP 与面向智能体系统、BDI、工作流与策略语言以及 LLM 工具调用框架在七个维度上进行比较，但报道未给出比较结果。
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最新进展10月27日 12:00
智能体系统的责任边界：概率智能体编程（PAP）的比较评估报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.SE智能体系统的责任边界：概率智能体编程（PAP）的比较评估
研究提出概率智能体编程（PAP），将授权、权限、效果与证据之间的责任边界显式化为编程抽象，并与面向智能体系统、BDI、工作流与策略语言及 LLM 工具调用框架在七个维度上进行比较。
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