Diagrid为失败的AI代理提供恢复方式
内容提要
Diagrid发布Catalyst 2.0，为AI代理添加持久执行和防篡改记录层，支持LangGraph等框架。它通过Dapr工作流引擎记录模型和工具调用，使代理中断后可从最后步骤恢复，无需重跑。Catalyst还提供签名历史链，确保操作可审计，适用于金融、医疗等受监管行业，并符合欧盟AI法案要求。
延伸解读
跨框架的持久执行
Catalyst 2.0 并非要求开发者改用新框架，而是在 LangGraph、Microsoft Agent Framework、Google ADK 等现有框架之下运行，将模型调用、工具调用和交接转换为持久化工作流步骤。这样，代理在中断后可从最后完成的步骤恢复，无需从头重跑。对于使用多个框架的企业，这提供了一致的恢复机制，避免了为每个框架单独开发恢复逻辑。
防篡改记录与合规
Catalyst 2.0 利用 Dapr 1.18 的工作流历史签名功能，为代理操作创建防篡改的签名历史链。它通过 SHA-256 摘要和 SPIFFE 身份签名，确保任何修改、删除或重排事件都会被检测到。这一特性对金融、医疗等受监管行业尤为重要，可满足欧盟 AI 法案第 12 条对高风险 AI 系统自动事件日志的要求，为审计和追溯提供依据。
与 LangGraph 持久化的对比
LangGraph 本身已提供持久化层，可在超级步骤边界保存状态并支持恢复。Diagrid 的差异化在于，Catalyst 将持久执行扩展到单个模型和工具调用，并统一支持超过 10 个框架，而无需为每个框架构建单独的恢复逻辑。对于使用多种框架或需要更细粒度恢复的企业，Catalyst 提供了更通用的解决方案。
Q&A
Diagrid Catalyst 2.0 如何帮助AI代理从失败中恢复？
Catalyst 2.0 通过将代理的模型调用、工具调用和交接转换为持久化工作流中的步骤，当代理中断时，可以从最后一个完成的步骤恢复，无需从头重跑。
Catalyst 2.0 支持哪些AI代理框架？
Catalyst 2.0 支持 LangGraph、Microsoft Agent Framework、Google 的 Agent Development Kit、OpenAI Agents SDK 等超过10种流行框架。
Catalyst 2.0 如何确保AI代理操作的可审计性？
Catalyst 2.0 使用 Dapr 的签名历史链功能，对工作流历史事件计算 SHA-256 摘要，链接每个摘要到前一个签名，并使用 SPIFFE 身份签名，存储签名和证书，验证链在加载时检查，任何修改都会破坏链，从而提供防篡改记录。
Catalyst 2.0 与 LangGraph 自身的持久化层有何不同？
LangGraph 的持久化层在超步边界保存状态并支持恢复，但 Catalyst 提供了跨10多个框架的统一执行模型，并扩展到单个模型和工具调用，无需为每个框架构建单独的恢复逻辑。
Catalyst 2.0 的防篡改记录适用于哪些行业？
适用于金融服务、医疗保健等受监管行业，以及需要满足欧盟AI法案要求的高风险AI系统。
Catalyst 2.0 如何与现有云服务集成？
Catalyst 旨在与云提供商现有的代理服务并行运行，团队可以保留提供商的身份、评估和可观测性系统，同时使用 Catalyst 进行恢复和签名工作流历史。
Catalyst 2.0 的部署选项有哪些？
Catalyst 可以作为 Diagrid 托管的服务运行，也可以在客户的环境中部署，包括气隙部署。
