金融合规 Agent 怎么做到可靠：把控制流交给确定性系统，模型只做判断
AI Engineer · youtube · 2026-10-13
Perpetual 的 Karthic Rao 以财富管理场景为例：一句「给 Harper 先生填个表」实际会变成持续数天的流程——识别正确家庭、补齐缺失信息、联系客户、等待、跟进、取得签名并留存证据。固定流程图在模糊性面前会崩，而自由发挥的 agent 又带来另一种可靠性问题。
他的设计把控制流、证据与外部动作放在确定性系统里，模型只在显式、带类型的节点上做解释与判断。判断可以生成更小的子计划，但该计划必须通过同样的编译与审批边界。
- 规划器把请求翻译成语义图，节点可回溯到原始请求；编译器依据公司的动作契约校验，返回有效计划、澄清请求或拒绝。
- 已批准的计划不可变，外部动作有独立闸门并绑定精确 payload；等待与跟进是状态机步骤，动作结果不确定时转人工复核而非自动重试。
- 示例中一次 20 个决策的运行里，19 个交给小模型、1 个交给前沿模型；该比例是设计目标而非实测结果。
- 带类型、可记录的判断为私有化推理与未来训练留出路径，训练闭环仍在建设中。
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