這個系列一路遇到的問題看起來不同：驗證只跑到較窄的 fallback、工具有部署能力但當次沒有部署授權、單一步驟成功卻沒有把後續狀態一起收尾。

它們最後都指向同一件事：

不能因為 Agent「會做」或「做過一次」，就把信任擴張到另一個情境、動作或完成聲明。

所以最後一天不再逐篇重講 Context、Authority、Evidence 與 Attention，而是把它們收成一份可以交付的信任契約。

四個問題，合成一筆 Trust Contract

把四個答案放在一起，才有資格談「下一次能不能少問一點、做多一點」。

它們不是四套獨立治理流程，而是一筆交付紀錄的四個欄位。

Progressive Trust 不是成功次數累積

一個可操作的信任紀錄可以很小：

依據狀態：哪個版本、來源、環境與目標
允許動作：這次可做什麼，排除什麼
完成證據：實際驗證與未驗證部分
介入條件：何時繼續、補證、詢問或停止

如果下一次任務的狀態、目標與風險都沒有改變，這份紀錄可以減少重建成本。

但只要條件變了，就必須重新判斷。成功不會自動把 local authority 變成 production authority，也不會把 targeted PASS 變成 full verification。

這也是 Progressive Trust 的限制：信任擴大的不是 Agent 身分，而是某一類條件已經穩定、可重建、可驗證的工作。

Definition of Done 要和授權邊界接在一起

OpenAI 的 GPT‑6 系列指南把完成寫成持續動作：實作、執行、檢查、修正，並把需要人決定的邊界另外標出。

在這個系列裡，可以把它收成：

Implement
→ Run
→ Inspect
→ Fix
→ 若出現新的產品／權限／不可逆決策，Ask Human
→ 否則在既有授權內繼續

這不是要求 Agent 永遠少問，而是要求「何時問」有理由。

D25 的 multi-agent 效率與 D26 的 human reconstruction cost 目前仍缺實測；D28 的治理文件縮減也只證明文字責任被重新定位，沒有證明完整行為等價。最後一篇仍保留這些未知，不把系列收尾寫成全部成果已通過。

把方法變成起點，不是新的大型框架

公開的 Agent Governance Bootstrap 可以作為實作入口：先盤點 Repository 的現況、規則與未知，再提出最小方案；需要修改時，再進入實作與驗證。

它不是自動授權引擎，也不證明任何 Repository 採用後就更快或更安全。

真正能帶走的只有一個判斷循環：

知道目前依據什麼
→ 在明確授權內行動
→ 用證據限制完成聲明
→ 只把真正需要決策的缺口交給人
→ 條件改變時重新判斷

模型、工具與流程都可以換；這個循環的價值，是讓「信任」不再只是 Yes / No。

最後留下的問題也很簡單：

它知道什麼？這次能做什麼？憑什麼相信結果？什麼時候需要我介入？

參考資料

• OpenAI｜GPT‑6 系列模型指南（2026-10-02；definition of done / when to ask human / long-running work）
• Agent Governance Bootstrap：Governance Bootstrap Prompt