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SAI 协议：用类型化 MCP 覆盖实现 LLM 智能体的持久人类控制
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%。
arXiv cs.AI13 天前
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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%。
斯坦福商学院发布一份关于如何保持人类对AI控制权的蓝图，提出制度与技术层面的治理框架。该研究为AI对齐与人类监督提供系统性建议，对政策制定与企业实践具有参考价值。