护栏无法使大型语言模型（LLM）实现完全自主决策，但可以在预设边界内塑造和约束决策过程。自主决策意味着无需人工干预即可独立分析、权衡利弊并采取行动的能力。虽然护栏——指导LLM输出的规则或过滤器——可以强制执行安全性、一致性或合规性，但它们是静态约束，而不是实现动态推理。例如，护栏可能会阻止有害内容或强制执行输出格式，但它不会赋予模型内在推理能力来评估新颖的场景。相反，护栏充当的是安全层，而不是决策引擎。
护栏通过对 LLM 输出应用预定义逻辑来工作。一种常见方法是后处理检查，即根据内容策略、数据格式或特定任务要求等规则验证输出。例如，开发者可以实施一个护栏，以确保 LLM 生成的 API 响应始终包含有效的 status_code 字段。另一个例子是使用关键词过滤器，防止模型讨论敏感话题。这些规则是确定性的，缺乏真正自主决策的适应性。虽然它们减少了不良输出，但并不能帮助模型理解为什么某个决策是正确的——它们只是强制执行合规性。这使得护栏在可靠性方面有效，但在实现上下文推理或从新信息中学习方面则显得不足。
护栏的局限性突显了受约束的输出与真正自主决策之间的差距。例如，一个带有护栏的医疗建议 LLM 可能会避免不安全的建议，但无法动态评估患者病史或确定治疗优先级。真正的自主决策需要模型整合实时数据、更新其知识并权衡利弊——这些能力超出了静态规则强制的范围。开发者可以将护栏与微调或检索增强生成（RAG）等技术结合使用，以提高上下文感知能力，但这仍然依赖于预处理数据或外部系统。简而言之，护栏是管理输出的工具，而不是替代自主决策所需的推理和适应能力。