AI 智能体运行时控制：弥合操作工作流中的评估-执行鸿沟

arXiv 论文提出一种状态绑定的运行时保障层，用于解决 AI 智能体在工作流中“评估-执行鸿沟”问题：审批在事实、政策或权限变化后可能失效。该层将概率测量与确定性裁决分离，把执行许可绑定到审批的决策相关依据，并在分发时重新检查有效性。在一个 42 案例的脚本化回放中，该配置识别出 15 个事后失效的审批，在分发前拦截 14 个受影响动作并补偿 1 个已落地效果。