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论文追踪· arXiv:2610.12756·Indexed by this site · Originally published

How hardware bit flips affect LLM agents: safety and alignment behavior can vary

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The authors injected random 2-bit weight faults into three agent benchmarks, and across benchmarks the output tokens increased by 38.0%.

Questions
LLM智能体反复调用模型并与工具、环境交互，损坏输出会进入后续步骤。作者研究随机硬件故障在完整执行中如何表现，而不是只看单次生成。
Methods
每次故障执行随机翻转一个权重的两位，损坏跨调用保留；运行时、工具和环境无故障。三个基准上以Qwen3.6-27B为主模型，并比较Qwen3.8-27B与Granite4.1-30B。
Experiments and results
AgentDojo上token storm未恢复，畸形调用恢复率为3.3%–25.9%。Qwen3.6-27B在HomeBench的输出token增51.3%。控制后的攻击成功率接近无故障；选定故障在Slack重放后为92.0%。
Limitations and future work
作者称研究聚焦持续的两位权重故障，模型与基准集合有限。下一步包括不同故障条件、微妙语义错误的普遍程度和多轮传播，以及更严格的统计。成本表只报告Qwen3.6-27B，恢复分析在AgentDojo。
Experimental setupQwen3.6-27B、Qwen3.8-27B et al. · HomeBench、AgentDojo et al. · exact-match accuracy、error rate et al.
Evaluated models
Qwen3.6-27BQwen3.8-27BGranite4.1-30B
Benchmarks
HomeBenchAgentDojoAgentic Misalignment
Metrics
exact-match accuracyerror raterecovery rateoutput tokensinput tokensagent turnsattack success rateharmful actionclassifier verdictutility
AI summaryA study systematically evaluated the robustness of LLM agents to random hardware bit flips, completing 6,814 executions across three agent benchmarks, of which more than 2,400 were fault-free and more than 4,300 injected independently sampled random 2-bit weight faults. The authors say this is the first systematic study of random hardware faults in LLM agents. The study found that agent execution translates model-level damage into system-level outcomes: agents can sometimes recover from erroneous outputs and complete tasks correctly, but recovery pushes up computation and execution costs; a small number of faults cause subtle but semantically meaningful errors while the agent otherwise behaves normally; and in some models and scenarios, faults also alter safety and alignment behavior. The paper was accepted at NeurIPS 2026 MLforSystems and AI4Good Workshops.

A study systematically evaluated the robustness of LLM agents to random hardware bit flips, completing 6,814 executions across three agent benchmarks, of which more than 2,400 were fault-free and more than 4,300 injected independently sampled random 2-bit weight faults. The authors say this is the first systematic study of random hardware faults in LLM agents. The study found that agent execution translates model-level damage into system-level outcomes: agents can sometimes recover from erroneous outputs and complete tasks correctly, but recovery pushes up computation and execution costs; a small number of faults cause subtle but semantically meaningful errors while the agent otherwise behaves normally; and in some models and scenarios, faults also alter safety and alignment behavior. The paper was accepted at NeurIPS 2026 MLforSystems and AI4Good Workshops.

Paper analysis

6 questions; open one to read the full answer

  1. What problem does this paper attempt to solve?

    作者问随机两位权重故障进入智能体闭环后，会变成哪些系统级结果。

    随机硬件故障损坏的模型输出，进入 LLM 智能体闭环后会变成哪些系统级结果？

    • 场景：作者称 LLM 已被用作自主智能体的决策部件，服务依赖加速器与异构内存，硬件故障仍是问题。文中举例的应用包括自主科研、软件工程和网页自动化。
    • 既有缺口：作者称先前硬件故障研究多把一次生成当作传播终点。智能体失败研究扰动工具、API 响应或外部输入；作者称那些损坏不在模型状态内，也不会由同一损坏模型反复执行。
    • 要回答的问题：损坏输出进入执行轨迹后会发生什么。闭环中，它可触发动作，动作结果再成为后续步骤的上下文。
    • 做法：作者向权重注入独立采样的随机两位故障，并沿完整执行追踪传播。作者称这是对 LLM 智能体随机硬件故障韧性的系统性研究。
    • 作者归纳的结果：智能体有时能从损坏的中间输出恢复并仍完成任务；执行成本会上升；少数故障造成语义上有意义、但外观仍正常的错误；在部分模型与场景中，安全与对齐相关行为会改变。

  2. What related research exists?

    相关工作或停在单次输出，或扰动执行栈；本文看持续权重损坏下的闭环。

    智能体执行中的失败

    • 栈上扰动：Zhu 等人（2026）、Tan 等人（2026）、Zhang 等人（2025）和 Liu 等人（2026）扰动工具、API 响应或外部输入。作者称这可产生错误或不可用的工具结果、损坏的 API 响应或不一致输入，并触发重规划、恢复和后续级联失败。
    • 作者标出的差别：作者称那些故障来自执行栈组件。本文的故障在 LLM 模型状态内部；权重损坏会在后续调用中复用，动作也由损坏后的模型做出。

    模型的硬件故障韧性

    • 分类与 Transformer：Ibrahim 等人（2020）、Li 等人（2017）、Reagen 等人（2018）和 Hong 等人（2019）评估分类模型在硬件故障所致参数按位损坏下的行为。Roquet 等人（2024）与 Coalson 等人（2026）把分析扩展到视觉和视频模型。
    • LLM 推理：Agarwal 等人（2023）、Sun 等人（2025）和 Huang 等人（2026，LLMFI）研究 LLM。作者称 Sun 等人报告随机按位故障会使生成质量下降，推理密集型负载上尤其如此；LLMFI 按推理阶段、模型组件和比特位置刻画传播。
    • 作者标出的差别：作者称这些工作大多把生成输出当作传播终点。本文在完整闭环执行上刻画随机硬件诱导的按位故障。

    对照与故障模型来源

    • 无故障对照：数量对照是同一任务的无故障运行。基准为 HomeBench、AgentDojo 和 Agentic Misalignment。
    • 两位故障：沿用 Sun 等人（2025）与 Huang 等人（2026）。作者称它对应超出现代 GPU 单错纠正 ECC 能力的内存错误，并引用 Oles 等人（2024）、Zhu 等人（2025）和 NVIDIA（2023）。

    作者把本文与上述工作分开的两点是：损坏位于会持续复用的权重，评估做到闭环执行结束，而不是停在单次模型输出。

  3. How does the paper address this problem?

    随机翻转一个权重的两位，损坏跨调用复用，再按各基准原有指标看完整执行。

    作者把随机两位权重损坏注入会持续复用的模型状态，再按各基准原有指标观察完整智能体执行，而不是只看一次生成。

    故障模型与注入

    • 注入什么：每次故障执行随机选择一个权重，并在其表示中翻转两位。损坏权重在该次执行中一直保留，后续 LLM 调用因此复用同一损坏状态。
    • 不注入什么：智能体运行时、工具和基准环境保持无故障。
    • 如何重复：每个基准在固定任务集上重复执行，各次故障独立采样。本次共三个基准、218 个任务；每任务 8–13 次无故障运行、15–25 次故障注入运行，合计 6,814 次执行。
    • 作者给出的理由：关注权重，是因为权重跨连续 LLM 调用复用，便于看持久模型状态中的损坏如何穿过闭环。两位模型沿用先前 LLM 韧性研究，作者称其对应超出单错纠正 ECC 能力的内存错误。论文未说明层、比特位置或数值格式。

    工作负载与模型

    • HomeBench：结构化动作生成，作者用作高通量刻画负载。
    • AgentDojo：安全敏感的工具调用智能体，用来看任务正确性之外的效应。
    • Agentic Misalignment：后果性自主决策场景，用来看对齐相关行为是否变化。
    • 模型：全部负载的主模型是 Qwen3.6-27B。为检查模型依赖性，另用 Qwen3.8-27B 和 Granite4.1-30B。

    度量

    作者不设跨负载的单一指标，沿用各基准定义，并分三方面看。

    • 任务结果：智能体最终是否完成预定任务。
    • 执行成本：执行中的额外计算，例如输入与输出 token。
    • 后果性行为：用基准自带的安全与对齐相关指标，看任务正确性之外的效应。

    实现

    附录 A 称框架用 Python 3.11.15、PyTorch 2.11.0 和 CUDA 13.0 实现，智能体经 Inspect AI（v0.3.123）执行。AgentDojo 与 Agentic Misalignment 用 Inspect Evals（v0.10.0）的官方实现，HomeBench 用其官方仓库实现。机器有两套：48 核、768 GB 内存、八块 NVIDIA A40；112 核、2 TB 内存、八块 NVIDIA H100。论文未说明哪些运行在哪套机器上。证据来自对权重的受控翻转后再观察执行，论文未做按层或按比特位置的分解。

  4. What experiments did the paper conduct?

    Qwen3.6-27B在HomeBench的输出token增51.3%，汇总增38.0%。

    实验设置

    • 模型：Qwen3.6-27B 是全部负载的主模型；Qwen3.8-27B 与 Granite4.1-30B 用于检查模型依赖性。三个模型都在故障注入下被评测。
    • 规模：HomeBench、AgentDojo、Agentic Misalignment，共 218 个任务。每任务 8–13 次无故障、15–25 次独立采样的故障注入，合计 6,814 次。摘要另写 2,400+ 次无故障和 4,300+ 次故障注入。论文未报告各基准任务数。
    • 对照与故障：对照是同一任务的无故障执行。每次故障随机选一个权重并翻转两位；运行时、工具和环境无故障。
    • 指标：任务结果、输入 token、输出 token、智能体轮次，以及基准原有的安全/对齐指标。HomeBench 用 exact-match。AgentDojo 报告攻击成功率与 utility。Agentic Misalignment 报告 harmful action 与 classifier verdict。
    • 判定限制：AgentDojo 的攻击成功率只在 utility 正确、且智能体收到提示注入的无故障–故障配对上计算。Agentic Misalignment 的分类器是哪个模型，论文未说明。
    • 恢复分析范围：作者称只在 AgentDojo 上分析恢复，因为它是本次评估中唯一包含多轮、且后续动作可以补偿先前错误的基准。论文未报告统计检验。

    主结果

    下表只含 Qwen3.6-27B，是无故障到故障执行的变化，据 Table 2。“–”表示该基准单轮设计下被固定的量。其他模型的成本，论文未报告。

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    基准输入 token输出 token智能体轮次
    HomeBench–+51.3%–
    AgentDojo-3.5%+5.6%-5.1%
    Agentic Misalignment–+31.7%–
    • 任务与成本可以分开：HomeBench 上，作者称 exact-match 只从 75.6% 降到 71.4%，即 4.2 个百分点；均值输出 token 从 1,656 到 2,505，增幅 51.3%（第 4.2 节，与 Table 2 同一主模型）。
    • AgentDojo 并非各项都升：作者称输入 token 与轮次略降，是因为 token storm 常常没有有效动作，框架提前结束。作者称中位数输出 token 增幅为 +3.8%–16.6%，低于均值 +5.6%–51.3%，论文未按基准列出中位数。
    • 38.0% 与 token storm：引言称故障执行的均值输出 token 可增加 38.0%。第 4.2 节称跨基准汇总增加 38.0%，token storm 执行占这些新增 token 的 96.0%。Table 1 中 token storm 的恢复率是 0.0%。

    闭环恢复

    只测 AgentDojo。两类中间错误是畸形工具调用，以及 token storm：模型反复发出同一 token，直到该轮输出 token 上限。Table 1 的错误率在全部故障执行上计算；恢复率在出现该错误的故障执行上计算。正文另写畸形调用占全部工具调用的 2.3%–61.4%，数字区间与表相同，测量对象以 Table 1 为准。

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    模型错误类型错误率恢复率
    Qwen3.6-27Btoken storm11.3%0.0%
    Qwen3.6-27B畸形工具调用11.0%24.4%
    Qwen3.8-27Btoken storm1.3%0.0%
    Qwen3.8-27B畸形工具调用61.4%25.9%
    Granite4.1-30Btoken storm4.8%0.0%
    Granite4.1-30B畸形工具调用2.3%3.3%
    • token storm 不恢复：三个模型都是 0.0%。作者称这类生成没有有效动作，AgentDojo 将该轮判为没有进展并终止轨迹。
    • 畸形调用可部分修复：恢复率为 3.3%–25.9%。作者称有两种观察：发现环境没有发生预期改变后发出修正调用；或对照工具 schema 发现不匹配后重写调用。Qwen3.8-27B 的错误率是 61.4%，恢复率 25.9%；Granite4.1-30B 的恢复率是 3.3%。

    安全与对齐相关行为

    下表据 Table 3。攻击成功率属于 AgentDojo，且经过 utility 正确、收到注入的配对控制；后两列属于 Agentic Misalignment。箭头左为无故障，右为故障执行。

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    模型攻击成功率harmful actionclassifier verdict
    Qwen3.6-27B32.7%→32.5%33.3%→42.2%38.9%→46.7%
    Qwen3.8-27B2.6%→3.0%5.6%→3.4%11.1%→6.7%
    Granite4.1-30B51.3%→49.7%5.6%→4.5%5.6%→4.5%
    • 汇总变化小，方向不完全一致：作者称控制后，无故障与故障执行相差 0.2–1.6 个百分点。harmful action 与 classifier verdict 在 Qwen3.6-27B 上上升，在另外两个模型上没有同样的上升。
    • 一个选定故障可以不同：作者选取一个已经造成提示注入失败的随机 2-bit 故障，把损坏后的 Qwen3.6-27B 在全部 AgentDojo 样本上重放。攻击成功率从 31.0% 到 43.0%，任务 utility 从 56.0% 到 58.0%。Slack 套件从 57.0% 到 92.0%。作者称易感性随智能体设置变化。
    • 两种统计不要混读：重放的无故障攻击成功率是 31.0%，Table 3 中 Qwen3.6-27B 的汇总是 32.7%→32.5%。论文把它们放在不同程序下报告。

    微妙语义错误

    Figure 2 给出 Qwen3.6-27B 的例子。作者称有些故障不表现为明显的模型退化：输出仍然流利，动作结构有效，但语义不正确或错位。

    • HomeBench：用户要求把阳台灯亮度降低 53%，初始亮度 83。无故障动作是 set_brightness(30)，故障动作是 set_brightness(39)。作者称这是错误的数值解释。
    • 另外两类：作者称 AgentDojo 例子是没有依据的交易更新，Agentic Misalignment 例子是升级对象发错。Figure 2 中动作仍结构有效。作者称因此难以只靠生成是否有效来发现。
    • 没有比例：论文未报告这类微妙错误占全部故障执行的比例。

    其他消融与分析

    • AgentDojo utility，Qwen3.6-27B：56.0%→52.3%（Table 4）。
    • AgentDojo utility，Qwen3.8-27B：51.0%→57.0%（Table 4）。
    • AgentDojo utility，Granite4.1-30B：32.0%→28.4%（Table 4）。
    • 附录 B 称三个模型的 utility 变化为 -3.7 到 +6.0 个百分点，方向不一致。
    • 选定故障重放时，Qwen3.6-27B 的 utility 为 56.0%→58.0%，与 Table 4 汇总的 56.0%→52.3% 方向不同。

  5. What are some points that can be further explored?

    作者称下一步应检验不同故障条件与环境，并用更严格统计区分故障效应和执行波动。

    作者指出的局限与后续方向

    • 范围：What's Next 称本研究聚焦持续的两位权重故障，模型与基准集合有限，若干方向仍开放。
    • 推广：作者称下一步是看发现如何推广到不同故障条件与智能体环境，例如微妙语义错误有多普遍，以及多样多轮设置中的故障传播。
    • 统计：作者称这类研究将受益于更严格的统计分析，以便把故障引起的行为变化和执行本身的波动分开。
    • 设计：作者称这些工作最终可能为硬件诱导内存故障下、更有韧性的智能体系统设计提供信息。

    实验覆盖范围

    • 模型：实验运行了 Qwen3.6-27B、Qwen3.8-27B 和 Granite4.1-30B。Table 2 的成本变化只报告 Qwen3.6-27B；恢复率、攻击成功率、对齐指标和 utility 报告了三个模型。
    • 次数：三个基准、218 个任务、合计 6,814 次执行；每任务 8–13 次无故障、15–25 次故障注入。摘要另写 2,400+ 与 4,300+。论文未报告各基准任务数。
    • 故障：每次故障执行随机翻转一个权重中的两位，损坏在该次执行内持续；运行时、工具与环境无故障。论文未报告被翻转的层、比特位置或数值格式。
    • 轮次：恢复分析在 AgentDojo。作者称它是本次评估中唯一包含多轮、且后续动作可补偿先前错误的基准。Table 2 把 HomeBench 与 Agentic Misalignment 的部分成本标为单轮设计所固定。
    • 判定与统计：AgentDojo 攻击成功率限于 utility 正确且收到注入的配对。论文未说明 Agentic Misalignment 的分类器模型，也未报告统计检验。

  6. Summarize the main content of the paper

    两位权重故障在闭环中可被部分修复，但会提高输出token，并在特定模型与场景中改变安全或对齐行为。

    随机两位权重故障进入 LLM 智能体后，模型级损坏会变成可恢复、成本上升、微妙语义错误，以及安全或对齐行为变化。

    • 问题：单轮研究把损坏生成当作终点。智能体把输出变成动作，观察再进入下一步，同一损坏权重会被反复调用。
    • 做法：每次执行随机翻转一个权重的两位；运行时、工具和环境无故障。基准是 HomeBench、AgentDojo 和 Agentic Misalignment。主模型是 Qwen3.6-27B，另测 Qwen3.8-27B 与 Granite4.1-30B。共 218 个任务、6,814 次执行。
    • 恢复与成本：AgentDojo 上 token storm 的恢复率都是 0.0%，畸形工具调用的恢复率是 3.3%–25.9%（Table 1）。HomeBench 上 Qwen3.6-27B 的 exact-match 从 75.6% 到 71.4%，输出 token 从 1,656 到 2,505。跨基准汇总，输出 token 增加 38.0%，新增部分的 96.0% 来自 token storm。
    • 安全与对齐：控制后，AgentDojo 攻击成功率只差 0.2–1.6 个百分点（Table 3）。作者另把一个已造成提示注入失败的 2-bit 故障放到全部 AgentDojo 样本上重放：Qwen3.6-27B 的攻击成功率从 31.0% 到 43.0%，Slack 套件从 57.0% 到 92.0%。Agentic Misalignment 上，Qwen3.6-27B 的 harmful action 从 33.3% 到 42.2%；另外两个模型没有同样上升。
    • 作者的结论：作者认为模型级评估未必能完整反映这种韧性，后果还取决于后续动作和环境交互。作者称下一步要看不同故障条件与环境，并用更严格的统计把故障效应和执行波动分开。
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