引言：AI Agent时代的安全与合规挑战 女士们，先生们，大家好！ 在当今AI技术飞速发展的时代，我们正见证着Agent范式的崛起。AI Agent不再仅仅是提供预测或分类的工具，它们被设计成能够理解复杂指令、自主规划、执行一系列动作，并与环境进行交互的智能实体。从自动化客服、代码生成、数据分析到智能合同审查，Agent的能力正在深刻改变我们的工作方式。 然而，伴随这种强大能力而来的，是前所未有的挑战。当一个Agent能够自主生成代码、执行数据库操作、发布营销内容或调用外部API时，其输出的质量和安全性就变得至关重要。我们面临的核心问题是：如何确保Agent的输出不仅“逻辑上正确”，而且“业务上合法”？ 这正是我们今天讲座的焦点——输出健全性检查（Output Sanity Checking）。具体来说，我们将深入探讨如何利用确定性规则引擎来拦截和纠正Agent产生的那些看似合理，但在实际业务场景中可能带来灾难性后果的输出。 一个Agent的输出可能在语法上完全正确，在逻辑上完美无瑕，甚至能通过初步的功能测试。例如，一个代码生成Agent可能会写出一段能够运行的Python代码，但这 …
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