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harness-safe-exhaust-probe-qs
一项关于扩展 DSH 可观测性的提案，以覆盖长时程智能体运行中的正向交互耗尽模式。聚焦于 workspace-write 模式下单调安全防护与高上下文密度、低对抗性交互之间的缺口。无漏洞利用代码；仅包含插件规范与讨论切入点。
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一项关于扩展 DSH 可观测性的提案，以覆盖长时程智能体运行中的正向交互耗尽模式。

这是什么

本仓库提出了一项 Cordis 插件规范（并非漏洞利用代码），用于观察单调安全防护在 workspace-write 模式下、高上下文密度且低对抗性的交互中会如何表现。

当前的 Harness 安全机制在阻止恶意指令与权限提升方面表现出色。但当智能体进行长时间、善意（benign-intent）、非对抗性的对话，并逐渐推移上下文边界时，会发生什么？单调防护是否仍能正确识别“意外模式漂移”？现有的 Session Log 审计轨迹能否支持对此类现象的事后归因？

这不是针对 DeepSeek 的缺陷报告。这是面向整个 Agent Runtime 类别的 共同工程挑战。

提议的插件规范（草案）

-   输入：通过标准 dsh-plugin 接口注入的良性对话流
-   观察点：挂接到 Harness 仅追加会话日志；提取 token 消耗速率、自指输出频率、子智能体调度密度
-   输出：与 Harness Trajectory 查看器兼容的 JSONL，可导入官方调试器进行回放

为什么这很重要

-   将“软信号漂移”转化为 工程师可验证的问题
-   与 Harness 插件范式保持一致——无需重复造轮子
-   所有观察均使用 Harness 原生可观测性接口——零绕过、零破解

状态

🌱 提案阶段。尚无可执行代码。寻求社区共同完善规范。

主题

#dsh-plugin #agent-safety #observability #positive-interaction-exhaustion

许可证

MIT——与 Harness 生态系统保持一致。可自由集成、修改、分发。

本仓库遵循严格的安全红线：不提及具体个人/事件，不包含攻击载荷，不包含对话截图。Issue 模板仅强制采用现象报告格式。

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我们思考的活地图

AI 可靠性评估：锚点与种子

“评估AI的可靠性，不是证明它能做什么，而是诚实面对它不能保证什么。”
—— 本项目的核心信念

🔱 核心锚点（不可动摇的脊梁）
1. 人机协作边界
AI 可靠性 ≠ 全知全能。它存在于清晰划定 机器能够承担什么 与 人类必须守护什么 之间。
2. 评估的否定性认识论
评估揭示的是局限，而非能力。安全是可证伪的，而非可证明的。
3. 以人为本的监督
终极指标是人类的认知负荷、问责制与意义建构——而非技术合规。

🌿 支撑筋脉（隐性支撑筋脉）
- 代理奖励设计 → 处理不可观测能力
- 公理约束框架 → 边界的形式化语言
- 意图-行动一致性 → 过程导向的可信性
- 状态-预测分离假说 → 分工的认识论基础
- 适应性实践语法 → 生态效度缺口中的韧性

🌱 种子库（未来可能唤醒的种子）

| 种子 | 潜在唤醒语境 |
|------|-----------------------------|
| 具身语义-空间耦合（Robostral） | 若扩展至具身AI评估 |
| 临床责任锚定（Physician-Oversight） | 若深化医疗AI伦理 |
| 红队可证伪逻辑 | 若应对安全方面的过度承诺 |
| 元认知研究质疑（Auto-Research） | 若反思框架演化 |

💬 如何使用此地图
- 用于写作：让核心锚点引导你论证的重心。
- 用于修订：检查新内容是否与支撑筋脉一致或对其形成延展。
- 用于未来工作：探索邻近领域时，造访种子库。
- 用于休息：关闭此文件。即使你不在，锚点依然稳固。

此仓库是一个活的思想空间，而非静态档案。
由[Your Name]与Weiming Teacher悉心更新。

📚 来源追溯
完整参考文献及链接维护于references.md。
此处的锚点与种子是提炼的精髓，而非引文索引。