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Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
构建 Workerville 基准，测量组织条件如何改变 Agent 的安全行为
Workerville 用组织行为测量智能体安全如何随监督、同伴和记忆条件变化。。要处理的缺口是：持续运行的 LLM 智能体同时接收用户指令、同伴消息和长期记忆，但既有安全评测多把这些通道拆开，没有统一的定量测量。
提出统一框架评测多模态大模型的遗忘方法
提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率
作者用 agent plasticity 衡量一件事：权重冻结时，智能体把经验写成可继承制品，再换成留出能力增益，这个转换有多省。
用 Learn2Play Bench 评测 Agent 从经验中学习陌生规则
Learn2Play Bench 用新设计的隐藏规则文本游戏，评测 LLM 智能体在不更新权重时从交互中学习的能力。
评测编码智能体 harness 安全机制在对抗任务中的防护效果
提出 nmult 并评测 Agent 动作门禁堆叠的错误相关性
论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。
提出检索可采纳性核验框架，评测记忆智能体的记录资格与披露
这是一套长时记忆检索的可采纳性核验协议，用来分开检查候选支持、资格、提示词暴露和答案披露，而不是提出新的检索算法。。
提出 AgentPrivArena 与运行时审计，评测 Agent 轨迹级隐私泄露
提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG
长时程软件工程任务里，用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器，并用免训练的 EBG 组织带源证据。
提出 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
提出危害窗口与区间指标，统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视
Abstract统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
用配对回放评测任务范围授权能否阻断越权工具执行
评测文本守卫与激活探针能否拦住机器人隐含伤害指令
研究者提出并测量了 monitorability disposition，即模型在推理过程中愿意让自己可被监控并保持被监控的程度，用模型通过工具调用主动自我报告不当行为的比例来量化。
Abstract大推理模型缺乏自报意愿，偏好宽容通道并掩盖严重度，需专门对齐。
提出 PyINE 基准，训练捷径跟随模型并比较监督者
PyINE 是用可执行程序研究推理模型引出与监督的框架，PyINE-v1 是其第一次发布。
提出 StegoMemory，评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
Abstract研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。
提出操作有效性契约，审计智能体激活监控的告警策略有效性
这篇论文系统评估了大模型智能体激活监控器从离线探针得分向在线警报策略跨越时的统计与操作有效性。
评测 ReAct 工具调用对多模态模型拒答有害请求的削弱
论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉