用 draft 模型当闸门，在执行前预测 coding agent 失败

《Speculative Uncertainty》（arX 2609.05274，9 月 7 日周一 digest）只凭输出 token 就能为黑盒 agent 恢复出预测性失败信号——不需要 logits、权重、激活或重复采样。做法是反转推测解码：一个小型开源 draft 模型对 agent 已生成的轨迹做单次前向打分，得到投机交叉似然，再从中提取按阶段分离（推理段 vs 动作段）的特征，对照可验证目标做校准。产出的失败似然分数可接入任何下游策略；在 Qwen3-Coder-480B 与 Claude 3.5 Sonnet 两个软件工程 agent 上实例化为执行前否决闸门后，执行错误率下降 6-8 个百分点，token 成本下降 14-19%。

这是给生产 agent 部署最痛的问题——自信地做错、执行完才发现——提供的即插即用不确定性信号。它只需要轨迹文本和一个小 draft 模型的一次前向，因此对闭源 agent（已测 Sonnet）同样适用，延迟开销可忽略。在跑重试循环或人工升级策略的团队，这里拿到的是一个便宜且校准过的触发器。

方法	小型开源 draft 模型对已生成轨迹单次前向打分（反转推测解码）；阶段感知特征分离推理段与动作段；对照可验证目标校准
要求	只需输出 token——无需 logits/权重/激活/重复采样；适用于黑盒/闭源 agent
结果	在 Qwen3-Coder-480B 与 Claude 3.5 Sonnet 上的执行前否决闸门：执行错误率 -6 至 -8 个百分点；token 成本 -14% 至 -19%