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金融监管用Harness架构约束Agent稳定运行
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AI 综述
2026年10月10日，InfoQ中文报道，中软融鑫总工程师于浩军分享了金融监管报送场景下的Harness实践。该方案通过知识底座、数据底座、受控状态机与全链路可追溯机制，将Agent约束为“宁可不答、不能答错”的受控系统，要求口径受控、数据强追溯、逻辑可查、能力可复用，动作空间封闭，未注册的Skill或Tool不可调用，并设置Token与步数上限、审批中断点和失败即停。报道未提及该实践的具体上线时间、落地机构及运行效果数据。
AI 根据报道生成 · 10 小时前更新
最新进展10月10日 15:24
中软融鑫分享金融监管报送场景Harness实践，以受控状态机约束Agent。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月10日
- InfoQ 中文金融监管领域的 Harness 实践：让知识与数据驱动 Agent 稳定运行
中软融鑫总工程师于浩军分享金融监管报送场景的 Harness 实践，通过知识底座、数据底座、受控状态机与全链路可追溯机制，将 Agent 约束为"宁可不答、不能答错"的受控系统。方案要求口径受控、数据强追溯、逻辑可查、能力可复用，动作空间封闭，未注册 Skill 或 Tool 不可调用，并设置 Token 与步数上限、审批中断点和失败即停。
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