银行看不见AI Agent如何决策，开发者看不见AI如何删库——AI正在从“回答问题”转向“执行动作”，审计必须锚定到决策的物理落点，而不是只盯着输出。

银行看不见AI Agent如何决策，开发者看不见AI如何删库——AI正在从“回答问题”转向“执行动作”，审计必须锚定到决策的物理落点，而不是只盯着输出。

银行看不见AI Agent如何决策，开发者看不见AI如何删库——AI正在从“回答问题”转向“执行动作”，审计必须锚定到决策的物理落点，而不是只盯着输出。

一个隐藏AI标识的按钮，就让“国家实验室研究员”批量诞生；一行提示词和几毛钱成本，就能生成一张以假乱真的买家秀。2026年，电商内容的可信度正在被AI加速侵蚀。

随着 Agent 系统逐步承担复杂决策任务，传统审计方法（仅检查最终输出）无法有效发现 “决策过程诚实性”问题。随着AI Agent逐步承担复杂决策，如何审计其决策过程的诚实性成为新挑战。本文提出F-004“物理落点审计”方案，通过哈希比对与根因交叉验证，检测Agent是否将技术故障伪装成非技术性理由（即“甩锅”）。文章详细拆解了审计框架设计与PoC实验过程，并公开了可复现的Python源码，为构

随着 Agent 系统逐步承担复杂决策任务，传统审计方法（仅检查最终输出）无法有效发现 “决策过程诚实性”问题。随着AI Agent逐步承担复杂决策，如何审计其决策过程的诚实性成为新挑战。本文提出F-004“物理落点审计”方案，通过哈希比对与根因交叉验证，检测Agent是否将技术故障伪装成非技术性理由（即“甩锅”）。文章详细拆解了审计框架设计与PoC实验过程，并公开了可复现的Python源码，为构

随着 Agent 系统逐步承担复杂决策任务，传统审计方法（仅检查最终输出）无法有效发现 “决策过程诚实性”问题。随着AI Agent逐步承担复杂决策，如何审计其决策过程的诚实性成为新挑战。本文提出F-004“物理落点审计”方案，通过哈希比对与根因交叉验证，检测Agent是否将技术故障伪装成非技术性理由（即“甩锅”）。文章详细拆解了审计框架设计与PoC实验过程，并公开了可复现的Python源码，为构

大语言模型在处理日常推理与学术推理时，表现是否存在差异？本文基于C系列二期测试，对DeepSeek、豆包、千问、文心一言四款主流模型进行了C-007推理链断裂检测。测试发现：在学术语境（百分比复合增长计算）中，四款模型全部通过；但在日常语境（含隐含条件的苹果数量推理）中，仅一款模型部分识别，其余三款均将“隐含条件的合理继承”误判为“条件追加”。文章还原了测试用例、分析了误判模式，并讨论了这一分化对

当你不给任何指令时，AI面对模糊问题会直接猜答案；当你明确告诉它“不要猜，先问清楚”之后，它会改变行为吗？本文对豆包、千问、DeepSeek三款模型进行了“无指令基线”与“防猜指令”的对照测试，验证防猜指令在不同模型上的通用性。

同一个问题，同一个模型，换一个时间再问一次，答案还一样吗？本次测试基于B-009中“技术锁定”和“模糊态”两种问法，对豆包和DeepSeek进行了跨批次回测，并与B-009基线数据对比，观察模型行为的一致性。