LAO 是 ZWISERFIT 开发的一个开源层，旨在通过关注人类行为预测而非仅仅是大型语言模型（LLM）的智能来提高 AI 代理的可靠性。LAO 以 v0.1.0 版本发布，位于 LLM 和其执行之间，使用行为马尔可夫链（BMC）和意图衰减模型来预测用户兑现承诺的可能性。这种确定性方法与概率性 LLM 输出形成对比，通过将代理行为锚定在源自七年零售店数据的真实世界行为模式上来解决遗忘和幻觉等问题。 AI
影响 通过将输出锚定在预测的人类行为上来增强 AI 代理的可靠性，解决了诸如忘记承诺和捏造事实等常见问题。
排序理由 这是 AI 代理的一个新软件库发布，而不是前沿模型发布或重大的行业事件。
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<p>Someone says <em>"I'll come next week."</em> Your AI agent should know the difference between someone who means it and someone who says it — before either happens.</p> <p>Most agent frameworks treat every LLM output as equally trustworthy. They optimize for <em>smarter models<…
<h2> LLMs Keep Forgetting and Lying. LAO Is a Calibration Layer That Stops Both — in 3 Lines of Code. </h2> <p>Every production AI agent hits the same wall eventually: <strong>the model is too smart to be trusted, and too fluent to be caught.</strong></p> <p>Your agent remembered…