Nidus：人工智能辅助工程的外化推理

我们推出了 Nidus，这是一个治理运行时，可将人工智能辅助软件交付的 V 模型机械化。在自托管部署中，三个 LLM 系列（Claude、Gemini、Codex）根据每次提交时设置的当前义务进行验证的证明义务交付了 100,000 行系统。该系统管理着它自己的构建。工程不变量——可追踪的需求、合理的架构、有证据的交付——无法作为学习行为进行可靠维护；保证需要通过提议者外部的机制来执行。 Nidus 将工程方法外化为可判定的工件，在持久性之前对每个突变进行验证。组织标准编译成指南 - 由受治理项目导入并通过可判定评估强制执行的约束库。四个贡献：（1）递归自治——约束面约束自身的突变； (2) stigmergic协调——来自约束面的路由Agent的摩擦，没有中央控制； (3) 近端规范强化——活体工件外化了 RL 和长链推理试图内化的工程环境；规范是奖励函数，UNSAT 在推理时判定形状行为，没有权重更新； (4) 治理战区预防——不能在建模的突变路径内伪造合规证据。约束面复合：每项义务都会永久消除一类未经设计的输出。工件的开发历史是一个正式的开发 - 每个状态都满足所有主动义务，并且义务集单调增长。