核心功能
Governed Agents 是一个专为AI子代理设计的验证与治理框架，通过确定性检查 + 声誉评分双机制，解决AI代理常见的"幻觉成功"问题（即代理声称任务完成，但实际未达成目标）。
两大验证模式
1. 确定性验证（编程任务）
- 4道硬关卡：文件存在性、测试通过、代码规范、语法解析
- 任一关卡失败即判定为失败，并触发-1.0声誉惩罚
2. 委员会验证（开放任务）
- 3层短回路管道：结构检查→事实核查→LLM多评审投票
- 第一层失败立即返回，避免无效API调用
声誉系统
采用EMA（指数移动平均）动态评分，根据历史表现自动调整监督级别：
- >0.8: 完全自主
- 0.4-0.6: 需检查点
- ≤0.2: 任务暂停
显著优势
- 零依赖：纯Python标准库，部署零摩擦
- 成本优化：开放任务通过短回路设计减少无效LLM调用
- 防作弊：客观指标优先，LLM仅作最终仲裁
- 可扩展：TaskContract + TaskProfile 支持自定义验证规则
局限与风险
| 方面 | 说明 |
|------|------|
| **适用范围** | 主要针对代码和结构化文档，创意/设计类任务验证较弱 |
| **委员会成本** | 开放任务需多次LLM调用，延迟30-120秒 |
| **评分主观性** | LLM评审存在模型偏见，建议配合人类抽检 |
| **依赖契约质量** | TaskContract定义不清会导致验证失效 |
适用场景
- AI辅助开发流水线（如Claude Code、Codex CLI）
- 多代理协作系统的可靠性保障
- 自动化代码评审与回归测试集成
- 研究/分析任务的事实性校验
风险提醒
- 声誉系统可能产生反馈循环：高声誉代理获更多机会，但初始评分需谨慎校准
- 建议定期用黄金标准任务重新校准评分阈值