SAI 协议：用类型化 MCP 覆盖实现 LLM 智能体的持久人类控制
原文标题：Structured Authority Injection: Persistent Human Control for LLM Agents via Typed MCP Overrides
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论文提出结构化权威注入（SAI）协议，将操作者修正通过类型化、模式校验的 MCP 工具调用注入，并维护置于每次提示前的分级权威上下文，定义约束、优先级、策略三类覆盖及显式优先序。在 9 个 LLM 与 8 个失败场景上评估，减少指令歧义与权威衰减，最强模型提示开销最多降低 38%。
- 问题
- 缺少协议级机制让人工指令跨规划周期持续约束 LLM 智能体。
- 方法
- 把操作者修正转为类型化、模式校验的 MCP 工具调用，并维护置于每次提示前的分级权威上下文。
- 结果
- 在 9 个 LLM、8 个失败场景上减少指令歧义与权威衰减，最强模型提示开销最多降低 38%。
- 影响
- 为多智能体系统提供无需微调的人类控制设计模式，可直接用于生产环境的智能体治理。
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SAI用类型化MCP调用注入操作者指令，最强模型提示开销最多降38%。
- •操作者修正经类型化、模式校验的MCP工具调用注入，并维护置于每次提示前的分级权威上下文。
- •定义约束、优先级、策略三类覆盖及显式优先序，经规划过程不可访问的定向权威通道执行。
- •在9个LLM与8个失败场景上评估，减少指令歧义与权威衰减。
- •最强模型提示开销最多降低38%，但收益随模型与场景差异很大。
- •无需微调或访问模型权重，适用于支持MCP工具调用的指令微调模型。
为什么重要：为多智能体与分布式系统中的人类持久控制提供协议级方案；对需要操作者指令跨规划周期生效的部署场景有参考价值。
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