当前的AI验证实践常常忽略决策正确性与后果正确性之间的关键区别，这可能导致生产系统出现故障。与静态模型不同，自主代理需要一个受管制的执行流程，并在采取行动前进行严格的检查。目前正涌现出将NIST的风险管理框架（Risk Management Framework）扩展到专门针对这些自主系统的提案，强调在执行前进行身份、权限和证据的检查，然后进行受控执行，并根据事实来源验证结果。 AI
影响 新的验证框架对于在生产环境中安全部署自主AI代理至关重要，解决了超越单纯决策正确性的风险。
排序理由 该项目讨论了扩展现有框架（NIST的RMF）以解决新型系统（AI代理）的提案，这构成了对政策和标准的 S研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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