这是一篇关于持续合规的多部分系列文章的总结。

主要观点：

• 介绍了促进管理各种合规工件的合规策略管理中心（CPAC），实现端到端的持续合规。
• 提出基于 GenAI 的解决方案，利用 PDL 协助合规团队进行合规自动化，通过自然语言输入自主生成、管理和运行策略评估。
• 讨论了在合规用例中 Agentic AI 的挑战，如组织特定规则的处理，以及利用 PDL 作为代理框架的后端来解决这一问题。
• 强调了生成式 AI 和 Agentic AI 方法的集成对组织持续合规管理的变革性影响，PDL 解决方案解决了合规团队技术资源稀缺的问题。

关键信息和重要细节：

• 在多部分系列的最后两篇博客中，介绍了 CPAC 及其在连接合规代码和策略代码方面的作用。
• Agentic AI 利用大型语言模型（LLM）的思维过程来确定完成任务的整个程序，而不是仅执行一组静态和预定义的步骤。
• 在合规政策生成中，通过 GenAI 可以根据人类开发者的自然语言目标输入实现新的 Kyverno 政策。
• 在合规用例中，应用 Agentic AI 面临组织特定规则分散的挑战，PDL 是一种用于声明性定义和模块化 LLM 提示的开源语言。
• PDL 以 YAML 编写，通过将提示置于首位，提高了程序员的生产力，允许用户以直观的方式自定义提示。
• 结论部分强调了生成式 AI 和 Agentic AI 的集成对持续合规管理的重要性，以及 PDL 解决方案的优势。
• 后续将介绍“CISO 代理”和“ITBench”技术。
• 提供了相关的技术文章链接，如关于 ReAct 代理、PDL 开源仓库、ITBench 的介绍等。

总之，这篇文章展示了如何利用 GenAI 和 Agentic AI 技术来解决合规团队面临的技术资源稀缺问题，提高合规自动化的效率和准确性。