据 TechCrunch 报道，Goodfire 推出了其所称的「由内而外」监控器，这是一种捕捉失控 AI agent 的方法，该公司称其运行成本仅为现有方法的一小部分。这一方案面向已部署 agent 的团队，在这些场景中，监督必须在发布之后持续进行，而不能止步于评估阶段。
技术上的区别在于监控器读取的位置。仅监控输出的方案检查 agent 输出的内容，并据此推断其意图。「由内而外」的监控则改为在执行过程中检查 agent 的内部状态。对于 agent
Goodfire 将检测成本视为持续 agent 监控的首要约束。这一表述才是值得审视的实质主张。该报道并未说明读取哪些内部信号、检测阈值如何设定、监控器会带来多少延迟，也未说明其误报率与仅监控输出的基线相比如何。文中没有提供任何独立评估或基准数据。在这些细节明确之前，对团队而言的实际问题是：内部状态监控能否在不给监控层本身引入新失效模式的前提下，降低持续监督的总成本。