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本文提出一种基于层级式治理框架的内容审核方法，通过构建分层流水线结构与路径感知的强化学习机制，显著提升了模型对复杂审核标准的理解与执行能力。该框架将审核决策过程分解为多层级判断路径，结合路径感知策略优化模型在不同语境下的推理逻辑，增强了系统的可解释性与透明度。实验结果表明，该方法在多项内容审核任务中均优于传统端到端模型，尤其在细粒度政策遵循和错误归因追踪方面表现突出。本研究为构建透明可信的内容治理体系提供了新思路，相关成果已被KDD2026会议录用。