本文提出了一种在金融机器学习中开发人工智能代理的更安全模式，摒弃了任意代码执行。作者提倡一种结构化方法，首先创建代理规范，然后进行经过验证的动态配置、一个允许列表运行器和一个实验运行合同。该方法旨在防止前视泄露、意外实时交易和任意 shell 执行等问题，确保更受控和更安全的研究工作流程。 AI
影响 这种结构化方法可以提高人工智能代理在敏感金融应用中的安全性和可靠性。
排序理由 该项目讨论了为人工智能代理提出的模式，而不是发布或重大事件。
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