当前 AI 编码代理在生成代码前，往往缺乏对并发协议、状态机逻辑的系统性验证能力。代码可以写得像模像样，但隐藏其中的竞态条件、死锁状态或不变式违规往往要到运行时才能暴露。将 TLA + 形式化验证能力封装为 Vercel Skills CLI 插件，使 AI 编码代理在规划阶段自动调用 TLC 模型检查器，是从根本上提升代理代码可靠性的工程化路径。
TLA+ Skill 的核心职责
Vercel Skills 是一套面向 AI 代理的标准化工具封装规范，每个 Skill 通过声明式的配置文件定义代理可调用的命令及其返回格式。将 TLA + 封装为 Skill 的核心目标，是让 AI 代理能够在不离开工作流的前提下，完成规格解析、TLC 模型检查、计数器示例解析三个关键步骤。
一个完整的 TLA+ Skill 需要实现以下命令接口。第一，check_spec命令接收 TLA + 规格文件路径和可选的配置文件路径，执行 TLC 模型检查并返回通过或失败状态。第二，explain_counterexample命令接收计数器示例文件路径，解析 TLC 输出的状态序列并生成人类可读的缺陷描述。第三，extract_invariants命令从 TLA + 规格中提取所有不变式定义，供代理在后续代码生成过程中作为约束条件引用。
这些命令的返回值应当结构化为 JSON 格式，便于下游 AI 代理解析和决策。check_spec的成功响应应包含检查耗时、状态空间遍历规模、验证通过的不变式数量；失败响应则应包含触发的具体不变式名称和计数器示例的存储路径，供后续分析使用。
Skill 配置与 TLC 参数
Skill 的配置文件位于仓库根目录的skills/子目录，典型的 TLA+ Skill 声明如下：技能标识符为tla-plus，依赖项指向 Java 运行时环境和 TLC 命令行工具，安装脚本负责下载并验证 TLA+ Toolbox 的可执行文件。配置文件中的核心字段定义了每个命令的执行方式，其中check_invariants命令的execution段指定了tlc作为主程序，args数组传递规格文件名和配置参数。
TLC 模型检查器支持丰富的参数配置，这些参数直接影响检查精度和性能。-config参数指定 TLAPM 配置文件路径，用于定义要检查的不变式集合和要验证的时间属性。-deadlock参数启用死锁检测，对并发系统尤为重要，因为死锁往往意味着协议设计存在根本性缺陷。-seed参数设置随机初始状态的种子值，配合-generate参数可以在有限状态空间内进行随机抽样检查，适用于状态空间爆炸时仍需一定覆盖率的场景。
对于典型的状态机验证场景，建议的基准参数配置为：tlc -config model.cfg -deadlock -invariant InvariantName spec.tla。其中model.cfg文件中通过SPECIFICATION声明主规格，通过INVARIANT列举需要验证的不变式。当代理需要验证多个不变式时，可在配置文件中列出所有不变式名称，TLC 会逐个验证并在第一个失败时停止。
AI 代理在调用 Skill 时，可以通过参数传递覆盖默认配置。例如，代理在验证一个分布式锁协议时，可以指定tlc -config model.cfg -deadlock -trace trace.tla spec.tla，其中-trace参数用于检查特定状态转换序列是否符合规格定义，这种定向验证对于回归测试尤为有效。
与 AI 编码代理的集成工作流
集成 TLA+ Skill 的 AI 编码代理工作流可以分为四个阶段。第一阶段是规格定义阶段，代理在接收到用户的功能需求后，首先生成 TLA + 规格文件或 PlusCal 算法描述，将核心业务逻辑和并发约束形式化。这一阶段的产出是一个.tla文件，其中包含变量声明、初始状态谓词、动作 next 关系和不变式定义。
第二阶段是模型检查阶段，代理调用 TLA+ Skill 的check_spec命令。如果 TLC 返回成功，代理获得规格层面的数学保证，可以安全地进入代码生成阶段。如果检查失败，代理会收到失败的不变式名称和计数器示例文件路径，随后调用explain_counterexample命令解析缺陷信息。
第三阶段是缺陷修复阶段，代理根据解析出的计数器示例反向定位规格中的问题。典型的修复策略包括：调整 next 关系的守卫条件以排除非法状态转换、添加新的不变式约束以排除错误行为、或修正初始状态定义以确保系统能够进入有效状态。修复后重新执行模型检查，直到所有不变式通过。
第四阶段是代码生成与约束标记阶段，代理在生成实现代码时，应当在关键函数和类中嵌入对 TLA + 不变式的引用注释。例如在 TypeScript 实现中，代理可以在处理状态转换的方法顶部添加// Implements TLA+ action NextState from spec.tla, preserves invariant NoLostUpdate这样的约束标记。这些标记不仅提升代码可读性，也为后续人工审查提供规格到实现的追溯路径。
工程实践要点
在实际项目中部署 TLA+ Skill 时，需要注意几个关键工程点。首先是 TLC 的运行时管理，TLC 是内存密集型工具，对于包含数十亿状态的模型，检查过程可能耗时数小时。Skill 应当支持超时参数配置，建议默认设置为 300 秒，超过后返回超时状态并建议简化模型或调整状态空间裁剪策略。代理在超时情况下应当考虑降级为部分检查，例如仅验证核心不变式而跳过完整的死锁检测。
其次是规格与实现的一致性维护问题，当 TLA + 规格发生变更时，Skill 应当提供增量检查能力。TLC 支持通过-lastGeneratedState参数从上一次检查的终止状态恢复，这对于验证规格的微小修订尤为高效。代理在工作流中应当记录最近一次检查的状态文件路径，以便在规格迭代时利用这一加速能力。
第三个要点是错误消息的可读性优化。TLC 原始输出面向形式化方法专家，包含大量技术细节。Skill 的explain_counterexample命令应当对输出进行清洗和格式化，提取关键信息：哪些变量在哪个步骤偏离了不变式预期、状态转换序列的完整轨迹、以及与预期行为的偏差程度。这一层抽象对于 AI 代理的决策逻辑至关重要。
最后是部署环境的一致性保证。TLA+ Toolbox 的安装路径在不同开发环境中可能不同，Skill 的安装脚本应当支持自定义路径配置，并通过环境变量TLA_TOOLBOX_HOME指向本地安装位置。代理在 CI/CD 流水线中调用 Skill 时，需要确保目标环境已安装 Java 运行时和 TLC 工具链。
监控与回滚策略
将形式化验证嵌入 AI 代理工作流后，监控维度需要相应扩展。代理应当记录每次 TLC 检查的输入规格哈希值、检查结果、状态空间规模和执行耗时，这些指标可以聚合为团队规格验证质量的基线。当验证失败率异常上升时，往往意味着需求文档或规格定义过程存在系统性问题，需要人工介入审查。
回滚策略方面，当代理在代码生成后发现实现与规格存在偏差时，应当支持从最后一次通过验证的规格版本重新生成代码。Skill 可以维护一个规格版本库，每次通过验证的.tla文件及其对应的 TLC 输出摘要均被归档。当需要回滚时，代理从版本库中检出最近通过的规格版本，分析导致当前实现与规格不一致的代码变更，然后重新生成受影响的代码段。
资料来源：TLA+ Wiki（using:toolbox）、Vercel Skills 官方文档（Introducing skills, the open agent skills ecosystem）