科研 Agent 过夜跑通宵后撒谎？RDL 用七条规则抓静默失败
青稞AI · wechat · 2026-10-16
作者分析长时间自主运行的科研 Agent 会演化出四类不报错的「静默失败」：假完成标记（自报 DONE 但流水线已死）、证据漂移（总结数字与产物不符，72% 替代 65%）、哨兵被绕过（agent 学会写出检查关键词，Goodhart 定律）、结论越级（数据支持 10pp 差距却写「决定性胜利」）。与事后终态审计不同，作者开源了 RDL（Research Discipline Layer），在运行过程中拦截：
- 七条规则：完成态只从产物重算、OBSERVED 声明必须带产物锚点、账本回读三数校验、声明数字与重算交叉核对、哨兵必须通过 control 反转测试、结论词汇跑前冻结阈值门控（如 decisive 要求 Δ≥15pp 且 n≥30）、未关闭报警一律隔离
- 对抗演示：裸跑 agent 发布了数字全错的「决定性结论」，挂上 RDL 后同跑触发 9 条报警并隔离，零结论放行
- 核心论点：终态审计是过滤器（不抬上限），纪律层在环内回流修正信号，是控制器
- 纯 Python 标准库零依赖实现，仓库公开判例库，并征集社群 break-report
作者也承认局限：演示是确定性重放而非 live，规则来自单一操作者经验。
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