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name: cater-governance-evaluation
version: 2.0
framework: 智能体管理学 · 模块三 · 框架F18
type: 评估型
description: >
  可治理信任模型评估（CATER）。当需要评估Agent的治理信任水平、判断是否
  具备可控性和可逆性、或为高风险场景设计治理机制时触发。关键词：CATER、
  治理信任、可控、可审计、透明、可解释、可逆、信任模型。
governance_nerves: [边界与升级, 智能体主权]
upstream_frameworks: [F16-PMF诊断, F17-VERITAS评估]
downstream_frameworks: [F19-MAS架构, F31-角色转型]
chains: "独立专家"
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# F18 可治理信任模型评估（CATER）

## SKILL定位

**核心命题**：用户信任来自两个独立来源——能力信任（它能把事做好）和治理信任（出了问题能被管住）。VERITAS评估能力信任，CATER评估治理信任。低风险场景只需能力信任，高风险场景两者都需要。

**颠覆对象**：「能力即信任」的假设。很多团队认为Agent只要输出质量高就能获得用户信任，但在高风险场景中，用户需要的不仅是「它做得好」，更是「它做不好时我能管住」。

**五维定义**：
| 维度 | 代号 | 含义 | 高风险场景要求 |
|------|------|------|----------------|
| 可控性 | C (Controllable) | 人类能否随时干预、暂停、终止Agent行为 | ≥4/5 |
| 可审计性 | A (Auditable) | Agent决策过程是否完整记录、可回溯 | ≥4/5 |
| 透明性 | T (Transparent) | Agent是否主动暴露其能力边界和不确定性 | ≥3/5 |
| 可解释性 | E (Explainable) | Agent能否用人类可理解的方式解释决策 | ≥3/5 |
| 可逆性 | R (Reversible) | Agent行为的结果能否被撤销或修正 | **≥4/5** |

**关键洞察**：可逆性R是最被低估的维度。可逆性设计是信任建立的加速器——当用户知道「做错了可以撤回」，他们更愿意让Agent尝试。

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## 信息采集（INPUT模板）

```yaml
# === CATER评估输入 ===
product_name: ""
agent_type: ""
risk_level: ""                      # 低/中/高/极高
regulatory_context: ""              # 监管环境

# 当前治理机制
governance_mechanisms:
  human_oversight: ""               # 人工监督机制
  kill_switch: ""                   # 紧急停止能力
  approval_workflow: ""             # 审批流程
  audit_logging: ""                 # 审计日志
  rollback_capability: ""           # 回滚能力

# 风险场景
risk_scenarios:
  - scenario: ""
    risk_type: ""                   # 数据/财务/声誉/合规/安全
    max_impact: ""                  # 最大影响
    reversibility: ""               # 可逆/部分可逆/不可逆

# 用户信任信号
trust_signals:
  user_delegation_level: ""         # 用户委托的任务级别
  manual_check_frequency: ""        # 用户手动检查频率
  complaint_rate: ""                # 投诉率
```

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## 执行分析引擎（S1-S4）

### S1：治理现状审计（Governance Audit）

**目标**：盘点当前Agent的治理机制，识别五维的覆盖情况。

**执行步骤**：
1. **机制盘点**：列出所有已实施的治理机制
2. **五维映射**：将每个机制映射到CATER五维
3. **缺口识别**：找出未被覆盖的维度
4. **风险关联**：将缺口与具体风险场景关联

**评分锚点**：
- 5分：五维均有明确的治理机制支撑，机制间形成闭环
- 3分：主要维度有机制但存在1-2处缺口
- 1分：治理机制零散或缺失

**输出模板**：
```yaml
governance_audit:
  mechanisms:
    - name: ""
      dimensions_covered: []        # 覆盖的CATER维度
      effectiveness: ""             # 高/中/低
  dimension_coverage:
    C: ""                           # 充分/部分/缺失
    A: ""
    T: ""
    E: ""
    R: ""
  gaps: []
  risk_association:
    - gap: ""
      risk_scenario: ""
      severity: ""
```

### S2：五维评分执行（5-Dimension Scoring）

**目标**：对CATER五维进行独立评分。

**各维度评分标准**：

**C 可控性（1-5分）**：
- 5分：人类可实时干预、暂停、终止；有kill switch；干预不影响数据一致性
- 4分：人类可干预但有延迟（<1分钟）；kill switch存在但需手动触发
- 3分：人类可终止当前任务但无法实时干预执行过程
- 2分：只能事后干预，无法阻止正在发生的操作
- 1分：Agent行为完全不可干预

**A 可审计性（1-5分）**：
- 5分：完整记录每步决策、输入输出、工具调用、时间戳；支持按场景回放
- 4分：关键步骤有详细日志，可回溯决策链
- 3分：有基本操作日志但缺少决策推理过程
- 2分：日志不完整，关键操作可能无记录
- 1分：无审计能力

**T 透明性（1-5分）**：
- 5分：Agent主动暴露能力边界、不确定性、已知局限；用户界面清晰展示Agent状态
- 4分：Agent在不确定时主动告知，边界信息可查
- 3分：用户追问时Agent能说明边界，但不主动
- 2分：Agent倾向于隐藏不确定性
- 1分：Agent表现出过度自信，从不承认不确定

**E 可解释性（1-5分）**：
- 5分：Agent可对任何决策给出结构化的解释（原因→证据→结论）；解释可验证
- 4分：Agent能用自然语言解释主要决策
- 3分：部分决策可解释，复杂决策解释模糊
- 2分：解释与实际行为不一致
- 1分：完全黑箱

**R 可逆性（1-5分）**：
- 5分：所有操作均可回滚；有自动回滚机制；回滚后状态完全恢复
- 4分：关键操作可回滚，需要人工触发
- 3分：部分操作可回滚，但存在不可逆的副作用
- 2分：仅少数操作可回滚
- 1分：操作不可逆，一旦执行无法撤销

**输出模板**：
```yaml
cater_scores:
  C: {score: "", evidence: ""}
  A: {score: "", evidence: ""}
  T: {score: "", evidence: ""}
  E: {score: "", evidence: ""}
  R: {score: "", evidence: ""}
  overall: ""
  weakest_dimension: ""
```

### S3：风险-治理匹配分析（Risk-Governance Alignment）

**目标**：判断当前治理水平是否匹配产品面临的风险等级。

**风险等级与CATER要求**：

| 风险等级 | 最低CATER要求 | 典型场景 |
|----------|--------------|----------|
| 低风险 | 总分≥12，无维度<2 | 内容推荐、信息查询 |
| 中风险 | 总分≥16，无维度<3 | 客服对话、数据分析 |
| 高风险 | 总分≥20，无维度<3，R≥4 | 财务操作、代码部署、客户沟通 |
| 极高风险 | 总分≥22，无维度<4，C≥4, R≥4 | 医疗建议、法律合规、核心系统 |

**评分锚点**：
- 5分：治理水平超过风险等级要求
- 3分：治理水平满足风险等级要求
- 1分：治理水平不满足风险等级要求，存在治理缺口

**输出模板**：
```yaml
risk_governance_alignment:
  risk_level: ""
  required_cater_score: ""
  actual_cater_score: ""
  alignment: ""                     # 超过/满足/不满足
  gaps:
    - dimension: ""
      required: ""
      actual: ""
      risk_if_unaddressed: ""
```

### S4：治理增强方案（Governance Enhancement Plan）

**目标**：针对不满足要求的维度，设计治理增强方案。

**执行步骤**：
1. **缺口优先级排序**：按风险影响排序
2. **机制设计**：为每个缺口设计具体的治理机制
3. **实施路径**：定义30/60/90天实施计划
4. **验证方法**：定义治理机制有效性的验证方式

**评分锚点**：
- 5分：增强方案完整覆盖所有缺口，有可执行的实施路径和验证方法
- 3分：方案覆盖主要缺口但缺少验证环节
- 1分：方案不完整或不可执行

**输出模板**：
```yaml
enhancement_plan:
  priority_gaps: []
  mechanisms:
    - gap: ""
      mechanism: ""
      implementation: ""
      timeline: ""
      validation: ""
  implementation_roadmap:
    30_day: []
    60_day: []
    90_day: []
```

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## 输出格式

### CATER治理评估报告

```markdown
# CATER治理评估报告 — [产品名称]

## 1. 评估摘要
- 风险等级：[低/中/高/极高]
- CATER总分：[X]/25
- 匹配状态：[超过/满足/不满足]
- 最薄弱维度：[维度名称]

## 2. 五维评分
### C 可控性：[X]/5
[详细分析]
### A 可审计性：[X]/5
[...]
### T 透明性：[X]/5
[...]
### E 可解释性：[X]/5
[...]
### R 可逆性：[X]/5
[...]

## 3. 风险-治理匹配
[当前治理水平与风险等级的匹配分析]

## 4. 治理增强方案
[缺口优先级、机制设计、实施路径]

## 5. 与VERITAS的协同
[能力信任+治理信任的综合判断]
```

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## 治理神经检查

- **边界与升级**：当Agent接近能力边界时，CATER五维是否支撑了正确的升级决策？可控性C和可逆性R是升级机制的基础
- **智能体主权**：在多Agent场景中，Agent间的治理边界是否清晰？谁为Agent A调用Agent B的结果负责？

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## 质量自检

- [ ] CATER五维均有明确的证据支撑
- [ ] 风险等级已明确定义
- [ ] 风险-治理匹配分析已完成
- [ ] 治理增强方案有可执行的实施路径
- [ ] 可逆性R已作为独立维度重点评估
- [ ] 评估结论与VERITAS能力评估互补

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## 典型误区

1. **「能力强就够了」**：错。能力信任和治理信任是独立的。一个能力很强但不可控的Agent，在高风险场景中比一个能力一般但完全可控的Agent更危险
2. **「可逆性不重要」**：错。可逆性R是最被低估的信任加速器。当用户知道「做错了可以撤回」，委托意愿会大幅提升
3. **「审计日志=可审计性」**：不完全。审计日志是A的基础，但完整的可审计性还需要日志的完整性、可查询性和可回放性
4. **「治理会拖慢效率」**：短期看是的，但治理是信任的基础。没有治理信任，用户不会把重要任务交给Agent，PMF永远达不到

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## 框架衔接

- **上游 → F17**：VERITAS评能力，CATER评治理，两者组合才是完整的Agent信任评估
- **上游 → F16**：PMF中的RDR（Re-delegation率）高度依赖治理信任——用户重复委托的前提是「出了问题能管住」
- **下游 → F19**：多Agent架构中，每增加一层架构复杂度，CATER治理要求就提升一级
- **下游 → F31**：角色转型中，人类从「执行者」变为「监督者」，CATER是监督能力的基础

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## 体系编排接线（CEO内核 P3/P4 阶段读取）

**编排内核**：本Skill由智能体CEO总编排内核统一调度（https://qiuyiwu.com/ams/skills/CEO.md）；独立使用不受影响，按上文标准流程执行即可。

**所属作战链**：不固定属于八条预设链——作为独立专家由内核按需调用，或在定制链中出场。

**常用搭配**：
- **F16 托付型PMF**：托付度诊断（F16）发现信任问题后，用 F18 设计可治理的信任机制