Architecting Conversational Data Systems for Stateless LLM APIs: The Hydration Proxy Pattern
Architecting Conversational Data Systems for Stateless LLM APIs: The Hydration Proxy Pattern
为无状态 LLM API 构建对话数据系统：Hydration Proxy（水合代理）模式
Abstract: 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.
摘要： 随着企业平台向对话式推理接口转型，LLM API 的无状态特性造成了架构上的缺口。虽然无状态性为 AI 提供商实现了水平扩展能力，但它迫使客户端应用程序必须承担管理对话状态和语义记忆的全部负担。
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.
该研究提出了“Hydration Proxy（水合代理）模式”，这是一种将会话持久化与推理引擎解耦的架构。该框架在确保平台对对话数据拥有主权的同时，实现了安全的多阶段语义基础（semantic grounding）。此外，我们还提出了“上下文稳定准则”（Context Stabilization Mandate），以解决主权状态管理与 KV 缓存之间的权衡问题。
Paper Details:
- Authors: Joseph Axisa
- Journal Reference: SAO Workshop at the 1st ACM Conference on AI and Agentic Systems (ACM CAIS 2026)
- arXiv ID: 2609.01834
论文详情：
- 作者： Joseph Axisa
- 期刊参考： 第一届 ACM AI 与智能体系统会议 (ACM CAIS 2026) SAO 研讨会
- arXiv ID： 2609.01834