闭环等级

论文把助手放在六个逐级累积的闭环等级上。一个助手要成为持续在线的助手，需要两个性质：一是状态持久性，即它学到的东西能跨交互保留，二是运行连续性，即它在两次请求之间自己决定是否行动。从 L3 起，两个性质都成立。

等级	名称	新增内容	HALO 轨迹必须显示什么
L0	会话内		至少一个事件
L1	留存状态	状态持久性	某样东西被保存在记忆中，并在之后的会话中被用到
L2	状态引导决策	保留的状态通过 M→A 或 M→S 引导决策	较早会话中的记忆被一次行动或一次观察用到
L3	未经请求的行动	运行连续性	智能体在两次请求之间自己决定的一次行动，记录时 trigger 为 self
L4	结果归因	通过 A→S 或 A→M 实现的归因	一个结果关联到它所涉及的行动，然后被之后的行动或修订用到，并且轨迹中有 A→S 或 A→M
L5	受治理的修订	受治理的自演化	智能体自己作出的一次修订，经用户批准或处在用户设定的限制之内，并被之后的行动用到

等级是累积的。报告给出的是满足以下要求的最高一级：它自己的条件，以及它下面每一级的条件，都出现在轨迹中。

经请求还是未经请求

L2 和 L3 的区别在于由谁决定行动。用户设在 9:00 的提醒属于经请求的行动，即使它在用户不在时触发也是如此，所以记录时 trigger 为 request。用户定时安排的一次运行中的每一步也是这样：改用另一个数据源，或挑选要发送哪些论文，是智能体在选择如何完成用户请求的任务，而不是在决定是否行动。会议结束后的一次检查，如果最后发出提醒或决定等待，就是智能体自己在决定是否行动，所以记录时 trigger 为 self。仅仅在后台运行或按定时器运行，并不能让一个助手成为持续在线的助手。

受治理的修订

一次修订如果没有超出用户授权的范围，就是受治理的：要么用户批准了这次改动（approved），要么改动没有超出用户事先设定的限制（bounded）。governance 为 none 的修订算作修订这一步，但达不到 L5。

等级是下界

轨迹只显示智能体记录过的内容。一个智能体即使保存了记忆，只要没有在之后的会话中记录一次 recall，它在报告中就停留在 L0。报告会说明下一级还需要什么，这样就能找出缺失的步骤，并在它们发生时记录下来。