供应链智能体实践：记忆懂规则，代码才能强制执行

Chemical_Pickle5979 · reddit · 2026-09-30

作者构建了一个应对供应链中断的决策支持智能体（gpt-oss-120b，合成数据集：5 工厂、数百家供应商、3 年历史），核心设计是叙事记忆（Hindsight）+ 结构化状态（SQLite）+ 确定性模拟器 + 代码护栏，LLM 从不自己生成数字。

关键经验：

• 政策放记忆，执行放代码：记忆指令让违规「不太可能」，代码检查让违规「不可能」。推荐若违反未结承诺会被代码打回，坚持两次则直接用最优安全选项覆盖。
• 处处强制 as-of 时间点：用 SQLite 临时视图屏蔽 as-of 日期之后落库的数据，加 authorizer 防止 LLM 的 SQL 工具绕过，记忆召回同样按日期过滤——否则智能体会「读到未来」。
• 风险做成字段而非散文：breachescommitments 成为每个模拟选项的属性后，排序、护栏、UI 都能直接作用于它。

结果：14 个保留中断案例 14/14 行动正确，4 个「陷阱」案例全部避开，13/14 未结承诺被主动浮现。失败点：埋在历史里的 12 个重复模式，召回文档可靠但自主综合观察只浮现 3 个——这正是硬规则必须留在代码里的原因。代码已开源。

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