如何把 Agent 的判断与行动变成可恢复的软件事实 | KDC 工程补篇
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作者：vivo 肖博 AI 合作者：ChatGPT（GPT-5.5） 创作模式：Human-led, AI-collaborated 责任声明：文章观点、理论体系及最终内容由作者负责；AI 参与讨论、推演、表达优化及部分内容生成。 研究说明：知识驱动计算（Knowledge-driven Computing, KDC）是我们正在提出和持续打磨的一套 AI 应用软件工程理论，目前仍处于开放研究阶段。前五篇建立了从 Reality 到 Feedback 的理论闭环。这篇补篇不增加新的 KDC 核心概念，而是讨论其中一段更具体的工程问题：推理、授权和行动如何变成可恢复、可控制、可审计的软件运行事实。本文摘要：会推理、会调用 Tool，只能说明 Agent 能够完成一次执行循环。要进入真实业务，系统还必须让目标、判断、审批、执行、产物和反馈拥有稳定状态，并在刷新、重连、进程重启和人工介入后继续保持一致。本文区分领域现实、业务判断事实和软件运行事实，提出业务因果链与运行事实链的双链结构；进一步将 Session、Harness 与执行环境解耦，区分 Session、Context、State、M…