AI 에이전트는 처음 제안된 대로 긴 계획을 정확히 따르는 경우가 드뭅니다. 도구 결과는 누락된 사실을 드러내고, 외부 시스템이 변경되며, 정책은 사람의 입력을 통해 도착하고, 모델은 이전 가정이 잘못되었음을 발견할 수 있습니다. ReAct 스타일 에이전트는 변경 불가능한 하나의 계획이 아닌, 추론, 행동, 관찰, 계획 업데이트의 이러한 상호 작용을 중심으로 명시적으로 설계되었습니다. 엔지니어링의 어려움은 이러한 행동이 영구적인 부작용을 가질 때 시작됩니다.Temporal에서 완료된 Activity는 수정된 계획에서 편집될 수 있는 의도가 아니며, 그 완료와 결과는 Workflow Event History의 일부입니다. 따라서 재계획은 새로운 결정과 이미 실현된 과거를 조화시켜야 합니다.