面向企业AI智能体部署前保障：基于本体的仿真与信任认证
摘要： 企业人工智能（AI）智能体的部署前验证，在大语言模型（LLM）能力基准测试与生产部署之间仍存在关键缺口。一旦智能体在生产环境中运行，部署后监控、人在回路控制以及提示词级防护栏所能提供的保障十分有限。我们提出了一种基于本体的验证框架，该框架包含三个组成部分：一个智能体操作边界，用于形式化定义跨权限、领域约束、安全属性、治理规则及自主性级别的认证空间；一个本体到场景的生成流水线，能够自动推导出监管、操作及对抗性测试场景；以及一份信任证书，携带机器可验证的证明，并附带分级部署裁决（批准、有条件批准、拒绝）。一项针对四个受监管行业（金融科技、银行业、保险业和医疗保健）的受控试点研究，在美国和越南两个国家按行业-监管制度组合实例化为五个单元，生成了1,800个场景，并针对125项主要监管要求及25个注入故障进行了评估。基于本体的生成方法（G4）实现了48.3%的监管覆盖率，而基于角色的基线方法为33.1%（校正后p = .0006），并且取得了最高的领域特异性评分（4.77/5.0；p = 2e-6）。经Bonferroni校正后，该方法相对于基线和检索增强提示的覆盖率优势不再显著。跨三个LLM系列（Claude Sonnet 4、Qwen 2.5 72B、Gemma 4 26B；总计5,400个场景）的交叉验证复现了角色法与本体法之间的差异模式。研究结果表明，对于监管密集型领域，基于本体的场景生成可作为基于角色测试套件的可靠补充。