治理不可观测之物：自主 AI 智能体的自适应运行时治理

自主 AI 智能体可能在权限完全保留的情况下变得不安全：行为漂移、对手适应、决策模式改变，而代码却没有任何变更。我们提出信息存续原理（Informational Viability Principle）：对智能体的治理可归结为估计未观测风险的界 $\hat{B}(x) = U(x) + SB(x) + RG(x)$，并仅当动作的容量 $S(x)$ 以安全裕量超过 $\hat{B}(x)$ 时才允许该动作。以 Aubin 存续理论为基础的智能体存续框架（Agent Viability Framework）确立了三项性质——监测（P1）、预判（P2）与单调限制（P3）——对于已记录的失效模式而言，三者单独必要、合起来充分。RiskGate 通过专用统计估计器（KL 散度、分段对其余部分的 $z$ 检验、序列模式匹配）、一条失效安全的单调流水线，以及一个被形式化为 Aubin 调节映射实例、以终止开关作为最后手段的闭环 Autopilot，将该框架实例化；标量存续指数 $VI(t) \in [-1,+1]$ 及其一阶 $t^*$ 预测使治理从被动响应转变为前瞻预测。贡献包括理论框架、参考实现，以及对照已发表智能体失效分类法的分析性覆盖；定量实证评估被列为后续工作。