可承受的错误取决于动作，而非模型

一位临床 AI 研究者提出 Agent 验证中的关键问题：应优先容忍假接受还是假拒绝。作者认为动作本身决定损失函数，需先判断效果能否撤销、传播范围多大；对删除、支付、发布、部署、发送等不可逆或外部可见操作，假接受代价高，门控需正向证据与隔离默认；对草稿、查询、预发等可逆操作，假拒绝代价高，会消耗审核注意力并诱导绕过门控。建议按动作类别估计 p(bad)、C_fa、C_fr 并设阈值，同时双向记录逃逸的假接受。

AI推荐理由 提出按动作可逆性与外部可见性决定假接受/假拒绝成本，并给出 p(bad)*C_fa 与 C_fr 的接受阈值思路，对 Agent 验证门控有实操价值；但为个人观点帖，无实验数据或案例验证，成本估计方法也未展开。