AI 智能体的运行时控制：弥合工作流中的评估与执行落差

研究者提出一种状态绑定的运行时保障层，旨在解决 AI 智能体工作流中因环境变化导致事前审批失效的“评估-执行落差”问题。该方案将执行许可绑定至审批依据，通过日志变更使失效许可作废并在分发时重新校验，同时给出了 8 种失效模式与参考架构。在 42 个脚本化案例重放中，该配置识别出 15 项失效审批，并在分发前拦截了 14 项受影响操作，补偿了 1 项已落地的影响。