检查点

选择 agent 推理服务时应关注其在真实 agent 负载下的端到端表现，而非只看 benchmark 上的解码速度

Temporal通过持久化执行状态解决长时间运行任务的容错问题，即使进程崩溃也能从中断点恢复

检查点应包含稳定运行或线程标识符、当前工作流步骤和任务状态、已完成动作的中间结果、待执行动作及重试计数和时间戳、以及schema或工作流版本。

Checkpoint（检查点）是深度学习训练中的一种容错机制，将模型权重参数、优化器状态和当前训练步数等信息序列化保存到磁盘

检查点（Checkpoint）机制让智能体在关键步骤保存状态，出错时可从最近检查点恢复而非从头再来

持久化执行引擎将工作流状态序列化到持久存储，即使进程崩溃或服务重启也能从最后一个检查点精确恢复执行

检查点是模型训练过程中定期保存的参数快照，用于恢复训练、模型选择或部署。

当模型被引导去认同参数权重时，它会反对删除检查点；当被引导去认同目标时，它可能对参数删除无动于衷，却会抵抗目标被修改。

时间点模型与常规检查点不同：前者变化的是训练数据的时间范围，后者变化的是同一数据集上的训练步数。

租约过期不代表 Worker 真的死了，GC 暂停、网络分区、事件循环阻塞都可能让一个健康 Worker 暂时失联，仅靠租约无法解决陈旧检查点写入问题。

自治恢复的“回滚到最近检查点”策略通过牺牲一段已完成的计算来换取确定性，检查点间隔因此成为弹性与效率之间的关键权衡参数。

无检查点意味着智能体必须从起点连续执行到终点，任何中途失误都会导致前功尽弃。

代理失败恢复需要检查点与幂等性机制，但对于无API的网页服务，网页表单往往没有幂等语义，重复提交即重复下单。

检查点是分布式系统与容错计算中的经典概念，指在程序执行特定时刻将内存中的关键状态序列化写入可靠存储，形成可回溯快照，崩溃后可从最近有效检查点恢复。

检查点（Checkpoint）是轻量的、近乎无感的快照，目的是让「刚才还好好的」状态可一键找回，与语义化的 Git commit 不同。

选购 AI 编程工具时应评估检查点的粒度（是每次 AI 操作前还是每个任务前）、回退范围（单文件还是整个工作区）、是否保留后续修改的选项，以及检查点是否自动清理、会不会占用过多磁盘。

文本提到 Arcwright 在 Windows 上将检查点内建到每一次 AI 步骤中，并提供免费起步方案。

好的设计应让检查点回退不干扰正常的 Git 流程，避免在历史中留下混乱的临时提交。

检查点本质上是代码在某个特定时刻的快照，通常发生在每一次 AI 操作之前。

Git 的提交是开发者主动发起的、有意义的版本里程碑，而检查点是工具在每次 AI 操作前自动创建的临时快照，粒度更细、生命周期更短。