精选理由
这篇论文把工作流本身当成可持久化的知识对象，用Lisp概念讲LLM工作流语义，挺有启发。
论文提出一种Lisp启发的概念模型，使用符号形式、对象身份和live-image思想解释LLM中介工作流。核心区分derive（确定性计算）和infer（LLM判断），并将工作流定义、实例、推理记录等作为持久知识对象存储在共享知识基板中。该模型使工作流本身成为可检查、可恢复、可审查的知识对象。
AI 翻译 · 中文
论文提出一种Lisp启发的概念模型，使用符号形式、对象身份和live-image思想解释LLM中介工作流。核心区分derive（确定性计算）和infer（LLM判断），并将工作流定义、实例、推理记录等作为持久知识对象存储在共享知识基板中。该模型使工作流本身成为可检查、可恢复、可审查的知识对象。
Large language model (LLM) applications increasingly use explicit workflows for tool use, retrieval, branching, checkpointing, and human approval. Existing workflow systems already address many execution concerns. This p…