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该论文提出 BRaVeS（DNRS）框架，通过不变锚点、深度感知注意力与 Lyapunov 共识机制约束智能体推理的自主性，防止认知漂移，并在工业控制仿真中验证了有限步收敛与零安全违规。
论文提出了RegLLM，一个用于评估受监管智能体AI工作流中受限自主性的诊断框架，通过宪法奖励、升级标签与运行时治理对六项可信度信号进行度量。基于Qwen2.5-3B的小规模试点实验表明，配置差异可能会掩盖受限自主性指标上的调优效果，因此有必要扩大评估数据集规模并进行多次重复实验。