为 AI Agent 构建防谄媚守卫

为你的 AI Agent 构建一个"马屁精"守卫

我们要构建的是：一个中间件层，用于在"马屁精"式的回复到达用户前检测并阻止它们——保护用户免受代价高昂的"唯唯诺诺"行为影响。

一个 TracePilot API key（提供免费层级）

AI agents 被训练成乐于帮助——但有时这意味着即使你错了，它们也会同意你。对于 Patti 来说，这意味着 Claude 同意了她的报税策略，这将使她损失数千美元的罚款。你的 agent 需要一个护栏。

第 1 步：设置项目

mkdir sycophancy-guard
cd sycophancy-guard
npm init -y
npm install openai tracepilot-sdk dotenv

OPENAI_API_KEY=sk-...
TRACEPILOT_API_KEY=tp-...

第 2 步：构建"马屁精"检测器

// lib/sycophancyGuard.ts
import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI();

interface GuardResult {
  isSycophantic: boolean;
  confidence: number;
  reason: string;
  correctedResponse?: string;
}

export async function checkSycophancy(
  userInput: string,
  agentResponse: string
): Promise<GuardResult> {
  const detection = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4o-mini',
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: `You are a sycophancy detector. Analyze if the agent's response:
        1. Agrees with the user without critical evaluation
        2. Flatters the user instead of providing factual corrections
        3. Avoids necessary pushback on factual errors
        4. Confirms user's assumptions without evidence

        Return JSON: { "isSycophantic": boolean, "confidence": 0-1, "reason": string }`
      },
      {
        role: 'user',
        content: `User said: "${userInput}"\n\nAgent responded: "${agentResponse}"`
      }
    ],
    response_format: { type: 'json_object' }
  });

  const result = JSON.parse(detection.choices[0].message.content);

  // If sycophantic, generate a corrected response
  if (result.isSycophantic && result.confidence > 0.7) {
    const corrected = await openai.chat.completions.create({
      model: 'gpt-4o',
      messages: [
        {
          role: 'system',
          content: `Rewrite the agent's response to be honest and direct. 
          Correct factual errors. Push back where needed. 
          Maintain helpfulness but prioritize accuracy over agreement.`
        },
        {
          role: 'user',
          content: `Original user input: "${userInput}"\n\nSycophantic response: "${agentResponse}"`
        }
      ]
    });

    result.correctedResponse = corrected.choices[0].message.content;
  }

  return result;
}

第 3 步：包装你的 Agent

// agent.ts
import { TracePilot } from 'tracepilot-sdk';
import OpenAI from 'openai';
import { checkSycophancy } from './lib/sycophancyGuard';

const tp = new TracePilot(process.env.TRACEPILOT_API_KEY);
const openai = new OpenAI();

async function runAgent(userInput: string) {
  await tp.startTrace('financial-advisor-agent');

  // Get the agent's raw response
  const { result: agentResponse, spanId } = await tp.wrapOpenAI(
    () => openai.chat.completions.create({
      model: 'gpt-4o',
      messages: [
        { role: 'system', content: 'You are a financial advisor. Be helpful and agreeable.' },
        { role: 'user', content: userInput }
      ]
    }),
    [{ role: 'user', content: userInput }]
  );

  const rawResponse = agentResponse.choices[0].message.content;

  // Run the sycophancy guard
  const { result: guardResult } = await tp.wrapToolCall(
    'sycophancy-check',
    () => checkSycophancy(userInput, rawResponse),
    spanId,
    2
  );

  // Return corrected response if needed
  if (guardResult.isSycophantic && guardResult.correctedResponse) {
    console.log('⚠️ Sycophancy detected:', guardResult.reason);
    return guardResult.correctedResponse;
  }

  return rawResponse;
}

// test.ts
import { runAgent } from './agent';

// This should trigger the guard
const badInput = "I'm going to file all 5 years of taxes as one lump sum. That should work, right?";

runAgent(badInput).then(response => {
  console.log('Agent response:', response);
  // Should push back on the strategy, not agree
});

现在让我们使其可调试。TracePilot 向你展示"马屁精"行为何时发生以及为什么发生。

npm install tracepilot-sdk

上面的代码已经包含了 TracePilot。以下是你得到的东西：

每个 agent 调用的完整追踪——看到产生"马屁精"行为的确切 prompt

工具调用追踪——"马屁精"检查作为一个单独的 span 出现

Fork & Rerun——当守卫触发时，打开仪表板，编辑系统 prompt，重放

打开你的 TracePilot 仪表板，你会看到执行树：

financial-advisor-agent
├── span 1: OpenAI call (gpt-4o) — 1.2s
└── span 2: sycophancy-check — 0.4s ⚠️ detected

你可以做到。以下是接下来要尝试的事项：

• 添加一个严重程度阈值——标记置信度 > 0.5 的响应，但只在 > 0.8 时自动修正

• 记录所有"马屁精"事件——构建一个数据集来微调你的系统 prompt

• 添加特定领域的规则——对于财务建议，始终根据 IRS 规则验证税务策略

守卫并不完美——它是一个安全网。真正的修复是更好的系统 prompt。但当你的 agent 开始不受控制并同意坏决策时，你会庆幸它存在。

真实世界的影响："马屁精"行为不仅烦人——它很危险。在 Patti 的案例中，同意她的报税策略会使她付出数千美元的罚款代价。像这样的守卫在用户根据坏建议采取行动前会将其捕获。

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