确定性运行时在执行之前验证AI计划
通过一个提议-验证-执行循环来验证和执行代理计划，该循环在任何副作用发生之前检查模型输出，确保确定性的工具调用。Parslee AI 提供了一个基于 Rust 构建的运行时，以实现更高的并发性和内存安全，配备了一个 CLI 和 WebSocket 服务器，用于本地或远程编排。该工具包括一个 StateBench 桥接和统一推理路由，旨在满足需要可预测、可审计代理行为的 AI 工程师和企业研究人员在开发和部署过程中的需求。
运行时如何防止幻觉或不安全的行为
运行时将计划视为可验证的数据；代理提交一个提议的计划，运行时在执行任何工具调用之前会根据Rust强制的政策进行验证。提议-验证-执行合同阻止直接执行原始模型输出，并通过拒绝或排名违反政策的计划来减少意外副作用。该设计通过在任何状态变化之前运行的验证门直接解决状态漂移和幻觉工具名称的问题。
运行时如何与现有调度器集成
集成通过CLI和WebSocket JSON-RPC服务器进行。该包包括一个名为car的命令行工具用于本地管理，以及car-server用于通过WebSocket进行远程调度。此外，统一推理路由允许代理通过单一接口调用多个LLM提供者，运行时支持Agent2Agent通信以实现分布式工作流。
它如何影响系统行为和开发者工作流
Rust实现减少了不安全的内存行为并支持并发工具调用，这提高了许多代理并行运行时的执行确定性。运行时提供一个OAuth2 PKCE密钥链，用于跨会话的多账户凭证处理。StateBench集成提供了一个可测量的桥梁，用于在迭代开发过程中评估代理的记忆和推理。
需要确定性代理执行的工程师的实用运行时
该运行时是一个专注的选项，适用于需要经过验证的代理操作和可测量内存基准测试的AI工程师和企业研究人员。它更倾向于在执行前政策执行比实验性、直接模型控制更重要的环境。期待对副作用的精确控制和一个显著的权衡：验证层增加了一个额外的验证步骤，与直接执行相比，延长了执行路径。
