为无状态LLM API构建对话数据系统：Hydration Proxy模式
Architecting Conversational Data Systems for Stateless LLM APIs: The Hydration Proxy Pattern
- Google Cloud（谷歌云）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。
AI总结：
针对企业平台转向对话式推理接口时无状态LLM API带来的架构缺口，研究提出Hydration Proxy模式及上下文稳定指令，以平衡平台对话数据主权与KV缓存的权衡。
AI中文摘要：
随着企业平台向对话式推理接口过渡，LLM API的无状态特性形成了架构缺口。无状态性使AI提供商能够实现水平扩展，但却迫使客户端应用承担全部对话状态和语义记忆的管理负担。本研究提出Hydration Proxy模式，这是一种将会话持久化与推理引擎解耦的架构，该框架确保平台对对话数据的主权，同时支持安全的多阶段语义接地。我们还提出了上下文稳定指令，以解决主权状态管理与KV缓存之间的权衡问题。
英文摘要：
As enterprise platforms transition to conversational reasoning interfaces, the stateless nature of LLM APIs creates an architectural gap. While statelessness enables horizontal scalability for AI providers, it forces client applications to manage the entire burden of conversational state and semantic memory. The work identifies the Hydration Proxy Pattern, an architecture that decouples session persistence from the reasoning engine. The framework ensures platform sovereignty over conversational data while enabling secure, multi-stage semantic grounding. We further propose the Context Stabilization Mandate to resolve the tradeoff between sovereign state management and KV caching.
