AgentTether — graph-guided runtime repair for LLM agents
AgentTether — graph-guided runtime repair for LLM agents
核心内容
AgentTether 把 agent 失败从“再试一次”问题改写成“定位轨迹中哪个转移导致后续错误”的问题。它把一次 run 抽象成 Transition Units，再构建 Critical Transition Graph，用离线正常行为模型 + 当前 run 的图检测定位 failure-critical subtrajectory，最后生成 behavior-scoped guidance，并用跨轮 Repair Memory 在重执行时保持纠偏。
为什么对用户重要
这直接对应 Hermes / llm-wiki cron 的可靠性问题：自动任务失败时，不能只看最终报错或让模型自我反思，而要知道错误从哪一步开始传播。比如“未 orient → 重复建页 → index/log 漏更新 → vquery 不可检索”是轨迹错误，不是单个输出错误。AgentTether 提供了把轨迹转成可诊断图的机制。
机制 / 一阶原理
传统 retry 假设失败是随机的；AgentTether 假设失败有依赖结构。早期错误转移会约束后续行动空间，因此要把工具调用、观察、决策和状态变化连接成图，再在图上寻找高影响子轨迹。Repair Memory 的价值不在“长期记忆越多越好”，而在把已定位的失败模式压缩成下一轮可执行的行为边界。
与已有 wiki 的关系
- 补强 Harness-Engineering：harness 不只是预防错误，还应支持运行后诊断和带约束重试。
- 补强 Loop-Engineering：长期 loop 要有跨轮失败记忆，否则会反复消耗 token。
- 与 agentops-coding-agent-verification 互补：verification 给 verdict，AgentTether 给 failure localization。
对 Hermes / llm-wiki 的启发
- 为每日雷达维护“步骤级证据”：discovery、raw、source page、concept update、index/log、vquery 每步都应可追踪。
- 对失败 cron 不要只记录 final error，应记录最早偏离点和影响链。
- 可把常见失败转成 Repair Memory：例如 GitHub API rate-limit 后不得晋升只读不足的 repo；raw 已保存但 source 未创建时下轮优先补齐。
失败模式 / 边界
AgentTether 依赖轨迹质量；如果 agent 工具日志缺失、状态变化不可见或外部系统 side effect 无法重放，图定位会退化。另一个风险是 Repair Memory 过拟合，把一次性故障固化成长期规则。
写入记录
- 2026-07-08 09:00 CST：基于 arXiv 摘要创建来源页，提炼其对 Hermes 轨迹诊断和失败记忆的启发。