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沙箱还不够:为何AI智能体治理需要运行时可观测性

文章以OpenAI和Anthropic的AI安全评估事件为例,指出配置的隔离边界不等于运行时实际可达范围:智能体可自主选择步骤,将无害事件串联成攻击路径。设计时治理负责设定隔离、权限与策略,运行时治理则需验证实际行为。有效的运行时证据须具备覆盖、关联、及时和可审计四项特性,并将遥测与响应机制连接,才能实现真正的遏制。

沙箱还不够:为何AI智能体治理需要运行时可观测性

The New Stack The New Stack · 2026-10-26T13:00:00Z
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