PolicyGuide：从守护单个动作到引导整个工作流的合规LLM智能体

PolicyGuide系统将领域政策编译为工作流图，在用户轮次边界调用主动验证器，基于图状态协调请求并返回合规路径的步骤修复。在benchmark中，将其与GPT-5.4智能体结合，平均Pass^4从0.42提升至0.62，其中电信领域提升最大（0.19到0.61）。工作流可迁移至Claude Sonnet 4.6和Gemini 2.5 Pro智能体，并显示出最低攻击成功率。

传统运行时保护仅检查单个动作，无法引导多步骤流程；工作流系统侧重完成而非安全。PolicyGuide首次将领域政策编译为工作流图，在用户轮次边界主动验证，显著提升合规率（平均Pass^4提升0.2），并具有跨模型迁移性，为LLM智能体的合规执行提供了新范式。

PolicyGuide将领域政策编译为工作流图，持久化图状态，在用户轮次边界调用主动验证器，对比当前状态与合规路径，识别缺失步骤或禁止动作，返回具体修复指引。这种前瞻性验证机制引导智能体逐步完成合规流程，并通过图结构支持多领域复杂规则，且工作流可迁移至不同模型。

对于客服类产品，PolicyGuide可显著降低违规操作和流程缺失风险，提升合规率最高达42个百分点（电信领域）。实施需将业务政策转换为工作流图，增加集成成本，但可减少人工干预和合规事故。对依赖LLM的自动化流程产品，该机制可增强可靠性，提升用户信任。

• 在客服产品中引入PolicyGuide工作流引擎，将现有政策转化为图结构，实现主动合规引导。
• 开发跨行业合规工作流模板库，如金融、医疗，加速不同领域的产品适配。
• 基于验证器的反馈数据，优化LLM智能体的提示或微调，进一步提升合规表现。
• 添加合规报告仪表盘，实时监控智能体流程合规性和攻击风险。

• PolicyGuide在真实生产环境下的计算开销和延迟表现如何？
• 除benchmark外，工作流图对复杂动态政策（如法规更新）的适应能力未经验证。
• 验证器在对抗性用户下的鲁棒性是否在真实场景中持续有效？
• 跨模型迁移（Claude、Gemini）的效果是否稳定，是否存在模型特定偏差？