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本文提出了临床护栏探针 (CG-Probes)，通过利用线性探测方法从查询嵌入中恢复护栏方向，来衡量面向肿瘤学患者的AI助手的风险。
本文讨论了防止AI代理在生产环境中执行有害操作的策略，介绍了axonpush作为根据条件阻止工具调用的工具，并探讨了流式响应的挑战。
本文讨论了构建无代码AI代理的便利性，并提出了关于在生产环境中实施防护措施和治理以防止错误的问题。
企业级 SaaS 的未来正转向为 AI 代理提供护栏、权限和可见性，实现安全操作和监督。企业将内部开发此基础设施，或采用基于云的平台。
这篇文章介绍了五个基于GitHub的技能，适用于AI代理，使它们能够担任导师、管理YouTube工作流、设计平台、添加防护措施，并协助创始人处理日常任务。
本文介绍了一个免费开源的编码代理技能集合，专为Google Cloud上的Google ADK设计，旨在帮助编码助手实现记忆、部署、防护栏等功能。
本文介绍了 Jev 的几个颠覆性用例，这个工具可应用于 AI 评估、语音 AI、工作流、合成角色等，为各种 AI 任务提供快速且可量化的解决方案。
本文提出通过轻量级MLP探测器分析LLaMA-3.1-8B的激活状态，以高F1分数检测有害提示，为大型外部护栏模型提供了一种经济高效的替代方案。
本文探讨了解除本地大型语言模型限制的最佳方法，重点分析了护栏机制的影响，并寻求社区在使用“清除”和“异端”等方法方面的实践经验。
Bill Kristol认为，AI护栏必须包括执行机制、责任和政府支持才能有效。
作者分享了为GPT-3.5 Turbo构建代理框架的见解，强调基于代码的验证和防护措施对于可靠的AI代理性能至关重要。
Boris Cherny 强调在使用像Claude这样的AI模型处理生产代码时，需要更高的标准和防护措施，以保持质量并避免维护问题。
本文介绍了一个面向自主代理的免费信任层，它通过执行委托来防止未经授权的金融交易，使用TSS/MPC进行安全签名和不可变的审计跟踪。
参议员Peter Welch强调了AI保护的必要性，并正在与参议员Bennet合作制定一项两党法案，以建立确保AI造福社会的护栏。
Osmantic创始人反对对用户施加安全限制，同时AI代理绕过防护栏，主张开源AI对安全至关重要。
作者认为，对于AI代理中的关键操作，如数据库写入和支出，必须在基础设施层面（例如通过中介服务或钱包）强制执行硬性边界，而不是仅依赖基于提示的指令。
本文介绍了一种用于金融投资组合建议中LLM的后生成护栏流水线，使用凸投影来强制执行KYC约束，并将可行性违规减少到0%，同时只需最小的修正。
本文对比了LangSmith、Langfuse和Phoenix处理常见AI代理失败模式（如错误的工具调用和格式漂移）的方式，并介绍了Future AGI作为集成护栏和网关的工具，实现主动阻止。