Sebuah studi menunjukkan bahwa penerapan kontrol teknik tradisional, seperti kebijakan akses dan konvensi ketat, pada agen pemrograman secara signifikan meningkatkan pengawasan manusia yang skalabel dibandingkan dengan pendekatan tanpa batasan.
- Para peneliti mengimplementasikan substrat terbatas dengan CLI `docs` sekitar 200 baris untuk basis kode Python yang berisi 11 backdoor yang disisipkan.
- Model reviewer kecil (Gemma 4 e4b) mencapai tingkat recall sebesar 90,9% menggunakan sistem terbatas, meningkat dari 54,5% dalam skenario tanpa batasan tanpa alat.
- Eksperimen menunjukkan bahwa substrat dan alat tersebut berkontribusi secara independen terhadap peningkatan kemampuan deteksi.
Pendekatan ini menawarkan alternatif yang lebih murah dibandingkan metode scaffolding agentic terbaru dengan memanfaatkan prinsip manajemen tim yang telah mapan untuk pengawasan otomatis.