Beyond Global Replanning: Hierarchical Recovery for Cross-Device Agent Systems
超越全局重规划：跨设备智能体的分层恢复
🧭 多设备 Agent 分层恢复框架
Shanghai Jiao Tong University · Shanghai Innovation Institute · Southeast University · Tsinghua University
提出 H-RePlan 分层重规划框架，分离设备局部策略恢复与全局重规划，结合 HeraBench 故障注入基准，大幅提升多设备 Agent 任务完成鲁棒性并降低 token 消耗。
📌 工作参考价值（4 点）
- 分层故障隔离与恢复：在电商搜索/推荐系统的多服务 Agent 编排中，可借鉴设备本地策略恢复与全局重规划分离的思路，区分 API 故障、参数错误等局部可修复错误与需要重新规划跨服务流程的全局错误，避免代价高昂的全量重试。
- 多策略执行器设计：为每个服务节点（如召回、排序、广告投放）定义可互换的执行策略（例如 API 调用、脚本回退、GUI 模拟），当一种方式失败时快速切换，提升局部自愈能力，增强整体系统的容错性。
- 故障注入测试基准：参考 HeraBench 构建方法，为推荐/搜索 Agent 工作流注入策略级（如服务超时、数据格式错误）和设备级（如节点宕机）故障，系统评估 Agent 在动态异常下的成功率与指令遵循度，指导鲁棒性优化。
- 紧凑跨层抽象通信：在全局编排器与局部执行器之间使用结构化故障信号（如错误码、策略空间状态），减少 LLM 对话轮次和 token 消耗，可用于多 Agent 协作的轻量级信息传递设计。