LLM 生成可执行 Agent DAG,信任边界怎么画?开发者分享实操防线
Repulsive_Sugar_5252 · reddit · 2026-09-16
一位开发 hospilot 的作者提出:当 LLM 为多智能体系统规划出一张即将真正执行的 DAG 时,出错代价与聊天机器人完全不同——聊天里的错答案会被人类读到并拦下,而执行图里一条错误的边意味着一个本不该运行的 agent 按模型决定的顺序跑起来。
他的三层防线:
- 每个 agent 有声明的 manifest,限定它能触碰的资源,即使 planner 把它放到奇怪位置也无法越界
- 一切改变真实状态的操作默认需要人工审批
- 图执行前加一道校验 pass
但他坦承问题未解:这些手段只能验证"图是否合法/合理",验证不了"图是否正确"——后者似乎只有人工最终察觉才能兜住,而这又削弱了自动化的意义。帖末他向社区求教:大家是校验生成的计划本身、靠 per-agent 权限控制爆炸半径,还是赌 planner 足够好?
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