随着企业平台向对话式推理接口转型，LLM API 的无状态特性导致架构缺口。无状态能够为模型提供水平扩展能力，却把会话状态和语义记忆的全部管理压力转嫁给客户端。为此提出 Hydration Proxy Pattern（水化代理模式），其核心是将会话持久化从推理引擎中抽离，形成独立的代理层。代理层负责在 KV 存储或数据库中保存对话上下文，并在每次调用 LLM 前将必要的语义片段注入到请求负载中，从而实现平台对对话数据的主权控制，同时保持对模型的透明调用。该模式支持多阶段语义 grounding，安全地在不同子系统之间传递上下文。为解决主权状态管理与 KV 缓存之间的冲突，进一步提出 Context Stabilization Mandate（上下文稳定化原则），规定在写入缓存前必须进行一致性校验和版本控制，以防止并发更新导致的上下文漂移。
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