ZeroGate：面向受治理 AI Agent 运行时的保信任快速放行路径

论文提出 ZeroGate，将精确动作审批与本地准入分离：签发者签发短时效 ActionPass，受信运行时适配器在本地闸门处重建最终动作，校验绑定并消费 nonce，并用一次 SQLite 事务把 nonce 消费、配额更新与准入回执耦合。作者给出条件式决策保持命题，并在 Azure Blob 场景比较同步与预备执行。

此前把授权前移通常被当作缩短边界、降低延迟的做法，但可能放行载荷、权限或状态已变化的动作。该工作把前移的授权拆成审批与本地再校验，并明确区分边界缩短与端到端提速，指出预备模式平均完整生命周期反而更长。

ActionPass 只代表对某一精确动作的短时效批准；真正放行由本地闸门在重建最终动作后完成，校验其绑定并消费 nonce。SQLite 事务保证 nonce 消费、配额更新与准入回执原子发生。决策保持命题需要审批可靠、策略依赖被完整表达且为最新、观测忠实、消费原子等前提，实现本身不保证世界新鲜性或远程效果恰好一次。

对需要审批的 Agent 执行链路，可把审批前移与本地准入校验拆成两个环节，降低审批到派发的边界延迟，但不能据此宣称整体提速；需额外承担 ActionPass 签发、适配器重建、nonce 存储与配额事务等工程成本，并处理策略依赖过期与观测失真的风险。

• 为受治理 Agent 运行时实现本地准入闸门，把 nonce 消费、配额更新与准入回执放在同一 SQLite 事务中。
• 在产品指标中分别度量审批到派发的边界延迟与包含准备阶段的完整生命周期延迟，避免用前者替代后者。
• 建立策略依赖清单与新鲜度检查，在依赖过期或观测失真时拒绝或重新校验，而非直接放行。

• 条件式决策保持命题的各项前提在实际部署中如何验证与持续监控？
• 预备模式完整生命周期更长的原因与可优化空间是什么？
• nonce 消费与配额更新的原子事务在崩溃或并发下的实际行为如何？
• 该方案在 Azure Blob 之外的系统与策略类型上是否仍成立？