Control is enforced at runtime, not assumed at training time.
硅谷可控大模型智能体 AI 技术以大模型智能体第一性原理为核心，融合硅谷专家多年企业级智能体系统实践，以 Controllable AI 为纲，打通 Agent 系统工程 与 强化学习（RL）控制引擎，构建运行时可治理的智能体体系。
在运行时治理层，课程通过 Middleware × Hooks × Time Travel 构建可回溯的控制机制，使智能体的推理与决策过程始终保持可观察、可干预、可审计。
在复杂业务与多轮推理场景中，结合 Deep Agents 与 Graph Computing，持续对推理链路与决策路径施加结构化约束，防止目标漂移与失控扩散，实现规模化场景下的可控演化。
你将学会在真实业务中构建行为可预测、决策可干预、运行可审计的大模型智能体，使 Controllable AI 成为可长期运行、可治理、可扩展的核心系统能力。
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