Autoformalization of Agent Instructions into Policy-as-Code

这篇把 agent prompt、MCP tool 描述和自然语言 policy 文档翻译成 Cedar Policy Language，用 generator-critic loop 生成可执行策略。作者在 MedAgentBench 上报告 autoformalized policies 覆盖的自然语言规范显著多于既有手写 symbolic enforcement。它的实际意义在于把 agent guardrail 从 prompt/classifier 迁移到可审计的 policy-as-code，但策略正确性仍受自动形式化质量约束。