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本文介绍了Base Sequence Analysis框架,该框架将LLM智能体的运行时行为编码为紧凑序列,揭示了高风险模式(如'P-X-P'三元组)和验证缺失。它提出了Governor,一个运行时干预系统,使任务成功率提高了6.2%,并将令牌消耗减少了44%。
微软发布了 Agent Governance Toolkit,这是一个面向AI智能体的开源运行时执行工具,提供确定性策略执行、零信任身份验证和沙箱隔离,覆盖全部10项OWASP Agentic风险,并拥有超过13,000个测试。
文章认为,公司过度投资于AI智能(模型能力),而忽视了权威性、问责性和现实表示等关键运行时层,导致AI在机构内行动时可能出现失败。
文章讨论了AI代理运行时治理的必要性,以平衡自主性与合规性,并介绍了SAFi——一个开源框架,可实时执行策略并审计操作。
本文认为基于提示的对齐方法面临架构天花板,提出了一个在生成与执行之间设有硬约束的“运行时治理层”,并借鉴了生物自我保存与恐惧管理理论。