Hydration代理模式的核心目标是什么？
该模式旨在通过将会话持久化与推理引擎解耦，解决LLM API无状态性带来的架构缺口，从而确保平台对会话数据的主权，并支持多阶段语义基础。
Architecting Conversational Data Systems for Stateless LLM APIs: The Hydration Proxy Pattern
（翻译）为无状态LLM API架构会话数据系统：Hydration代理模式
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.01834: Architecting Conversational Data Systems for Stateless LLM APIs: The Hydration Proxy Pattern
AI 摘要
本文为arXiv上的学术论文摘要，提出Hydration代理模式，用于解决企业平台向对话式推理接口过渡时LLM API无状态特性带来的架构缺口。该模式将会话持久化与推理引擎解耦，既保证平台对会话数据的主权，又支持安全的多阶段语义基础，并提出Context Stabilization Mandate以平衡主权状态管理与KV缓存之间的权衡。论文已在ACM CAIS 2026的SAO研讨会报告。
AI 问答
Context Stabilization Mandate解决什么问题？
它用于解决平台主权状态管理与KV缓存效率之间的权衡问题。
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