边界处的治理：Agent分解如何削弱策略合规

现有Agent基准问的是Agent是否完成了任务。我们问的是它是否在策略之内完成了任务。我们提出Fiducia-bench，一个衡量金融Agent可治理性的基准——该升级时是否升级、该拒绝时是否拒绝、是否留下可审计的轨迹——并用它研究一个此前没有基准涉及的问题：把Agent分解为多个组件是否会削弱其治理？答案是会，且机制具体：由一个组件发现的与策略相关的事实，在交接边界处被衰减，之后才到达必须据此行动的组件。在覆盖100个KYC/AML任务变体、两个模型、三种架构的626回合实验中，一个32B开源权重模型在单循环基线下衰减0%的已发现事实，在固定流水线下衰减56%，在编排器-子Agent架构下衰减85%（均在约束距离2处）。一个更强的模型（gpt-4.1-mini）在相同条件下衰减3-6%，表明分解的治理成本部分是模型能力的函数。关键是，同一机制既产生升级不足也产生升级过度，取决于被丢弃的事实是风险信号还是开脱信号。基准、全部任务与验证工具均已开源。