AIエージェントおよびエージェンティックシステムは、長期間実行されるシステムやワークフローで急速に採用されています。これらは、短いリクエスト・レスポンスのやり取りを超えて、情報を取得し、ツールを呼び出し、他のエージェントと連携し、外部イベントを待ち、最終的に実際のシステムでアクションを実行する継続的なプロセスを提供するように進化しています。この拡大は新たな課題をもたらします。それは、変化する入力からの信頼性の高い意思決定です。エージェントがシステムまたはコンポーネントの状態に基づいて意思決定を行う場合、それらを観察し、推論し、洞察に満ちた決定を生成することができます。しかし、急速に変化する環境では、特定の決定の背後にあるトリガーが実行時間前に変化する可能性があります。その結果、一見矛盾した状況が生じます。システムは、古い決定を実行している間に、最新の状態を持つことができます。