Agent审批门框架：按动作可撤销性设门槛

2026年10月28日，AGI Hunt 报道了一套面向 AI agent 动作校验的决策框架（即“审批门”设计）。该框架的核心主张是：审批门槛应当依据动作本身的性质来设定，也就是看该动作能否撤销、出错后多久会被人发现，而不是依据模型的置信度。文中给出了量化判据：对每一类动作分别估算出错概率 p(bad)、假接受成本 Cfa 与假拒绝成本 Cfr，仅当 p(bad)×Cfa < (1−p(bad))×Cfr 时才放行。文章还指出，特异度 94%、敏感度 69% 的模型只能充当分诊工具，会漏掉约三成阳性样本。截至该报道，框架仍停留在方法论层面，尚无落地部署或实测结果披露。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。