Boundaries（边界）在 AI 领域指的是人与智能系统之间权责划分的机制，包括 Agent 自主行动的范围限制、提示词对模型行为的约束，以及技术能力与伦理之间的界线。随着 AI Agent 从“执行工具”演变为“自主协作者”，如何设定并信任这些边界，正成为产品设计与学术研究的共同议题。
Boundaries 的近期进展
当前焦点与观察点
Boundaries 的讨论目前集中在三个层面：其一是产品层，Agent 需要显式的权限与确认机制，OpenAI 的做法代表了主流方向；其二是信任层，从“控制行为”转向“验证结果”，倒金字塔框架等实践正在形成方法论；其三是认知层，Karpathy 等人指出人的核心工作转向监督与理解，这要求重新定义人机协作中各自的责任范围。
值得关注的是，边界设定正从提示词层面的软约束（如 OpenAI 官方提示词指南对 Chat、Work、Codex 三场景的规范）走向系统级的权限架构。学术侧如 PrismaCoder 尝试通过分解式评分标准合成来推动开放多模态代码智能的能力边界，而社会侧关于言论与教学边界的争议也提醒：AI 相关的边界问题最终仍需在技术、商业与公共伦理之间寻找平衡。