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Zoila Ugarte de Landívar
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AI代理从说服转向可审计的治理模型
一种新的AI代理设计视角，称为“治理”，挑战了主流的“说服”范式。当前的框架，如LangChain和CrewAI，依赖于自然语言提示和护栏，这些容易被越狱且缺乏可审计的决策。提出的治理模型，以Zarel为例，将LLM的角色分离为提出意图和回复，而所有执行、授权和验证都由结构化代码和合约处理。这种方法旨在提供一个更健壮和可审计的系统，无论LLM的说服能力如何，都能防止未经授权的操作。
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微软的代理治理工具包因信任边界风险而面临审查
微软的代理治理工具包在应用程序中间件层强制执行策略，与代理共享进程边界，这带来了信任边界风险。Zarel所体现的一种替代方法将LLM视为一个远程预言机，其建议是不可信的数据。该模型将推理模型与执行环境分开，确保操作根据签名令牌和数据库等权威来源进行验证，从而防止受损的代理执行未经授权的操作。