針對企業導入 LLM 時的「幻覺風險」與「不確定性」所設計的防禦性架構。本專案透過將 AI 定義為「無主權的諮詢層」，確保系統在高安全性需求（如審計、金融、維運）下，能享受 AI 帶來的認知減負，同時維持核心業務的 0 風險與 100% 穩定性。 【核心設計細節】 非傳遞性失效模型 (Graceful Exit)： 實作「靜默退出」機制，當 API 逾時、網路中斷或金鑰失效時，模組會自動終止且不拋出任何異常，確保主系統運作不受 AI 組件故障的任何影響。 OS 級硬邊界約束 (Sandboxed Runtime)： 嚴格遵循「唯讀原則」，AI 僅能存取特定報告目錄，無權存取資料庫或執行任何系統指令，從實體權限層級杜絕 AI 越權操作。 確定性輸入護欄 (Deterministic Guardrails)： 透過自動化數據截斷（Truncation）與類型過濾，將不確定的輸入轉化為受控的 Prompt，有效降低 Token 資源浪費並防範注入攻擊。 非權威性輸出協議 (Advisory Logic)： 強制約束 AI 僅產出諮詢性摘要（May/Appears），並在輸出文件中自動嵌入法律免責聲明，確保人工審核為最終決策節點。 【技術價值】 本作品體現了 「用代碼代替管理」 的開發哲學。相較於繁瑣的人為規範，我選擇透過架構設計將 AI 鎖定在受控範圍內，這套方案是企業在維持系統穩定性的前提下，導入 AI 輔助決策的「唯一安全解法」。 相關白皮書內容介紹請參閱Github : https://github.com/0745vipno-png/ai-governance-boundary-model