arXiv cs.MA· Zhonghao Zhan, Javad Forough, Yefan Zhang, Krinos Li, Xiao Ma, Hamed Haddadi·· 10 小时前AI 评分39
Airlock：通过选择性在线隔离限制多智能体故障爆炸半径
Airlock: Bounding the Multi-Agent Blast Radius via Selective Online Containment
AI 导读
Airlock 是一个多智能体运行时与护栏，通过树状运行时 EdgeCitadel 的权限边界和只追加溯源 DAG，在告警后选择性隔离受污染执行并回溯根因。在 1,832 次测试台运行、161 次物理智能家居 LLM 运行和 24,266 条仿真记录中，Airlock 在主测试台与智能家居网格上阻断全部告警后故障动作，零收敛后泄漏。
正文 · AI 翻译
摘要：当多智能体系统作用于外部世界时，单个智能体的错误输出可能在被发现之前跨任务传播，造成系统级的影响范围。单智能体护栏局限于各自的运行框架内，而现有多智能体控制要么只取消出错的源头、漏掉下游消费者，要么以牺牲正常工作的代价中止并回滚整个工作流。我们提出 Airlock，一种用于选择性告警后故障遏制（post-alert fault containment）的多智能体运行时与护栏。其树状运行时 EdgeCitadel 从父智能体到子智能体纵向收窄权限，以建立节点边界和控制开关。同时，一个仅追加的来源 DAG 横向记录跨智能体的数据消费。收到告警时，Airlock 在该 DAG 上向前追踪，以隔离受污染的执行和待处理动作，并向后追踪以缩小根因范围。在节点开关处，默认的完全隔离层无需求解器即可冻结受影响分支，而保证优化的割层则采用先围栏后剪枝（fence-then-prune）的方式，强制执行一个感知截止时间的最小割，以最小化附带干扰。在 1,832 次测试台运行、161 次物理智能家居 LLM 运行和 24,266 条仿真记录中，Airlock 在我们的主测试台和智能家居网格上阻止了所有告警后的错误执行，且收敛后零泄漏。而 A2A 和 LangGraph 的原生控制要么最多遏制 33.3% 的故障，要么在不重做的情况下最多保留 16% 的工作；Airlock 多保留 +68 个百分点至 +96 个百分点的健康工作，其优化割在密集传播下比完全隔离多保留 +46 个百分点。这些结果表明，将运行时权限边界与在线来源信息协同设计，能够实现精准的故障遏制而不牺牲健康工作（代码：此 https URL）。
| 学科： | 多智能体系统（cs.MA） |
| 引用为： | arXiv:2611.06727 [cs.MA] |
| （或 arXiv:2611.06727v1 [cs.MA] 为此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.06727 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Zhonghao Zhan [查看邮箱]
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2026 年 11 月 4 日星期三 16:16:03 UTC（1,574 KB）
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