AI 执行风险是指系统在执行已批准的操作时，所依据的上下文信息可能已经发生变化，从而导致执行结果不再有效。在许多 AI 和机器学习系统中，决策是在上游进行的，而执行则是在后续阶段进行的。这种推理与执行之间的差距是导致问题的根源。在实际的软件工程中，AI 执行风险表现为多种形式，例如代理跳过步骤却仍然报告成功、工作流在过时数据上运行、系统在错误的时间执行正确的操作等。这些问题表明，AI 治理在执行阶...