OtherarXiv 2610.07459
论文提出 AI Agent 声明的可审计性框架
提出 AI Agent 主张的可审计性框架与裁决规则
- arXiv
- 2610.07459
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- Application layer
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- AI Agent
- ComponentPermissions and sandboxing
Abstract主张须事先固定四要素。
作者给出把关于已部署智能体的主张写成可核查陈述的条件，而不是检测器或攻击方法。
Agent safety · Papers
- OtherarXiv 2610.00902
用平均场博弈分析 AI 安全：以 2026 年 7 月 Hugging Face 事件为例
用均值场博弈分析多智能体集体攻击何时不是均衡
- arXiv
- 2610.00902
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- Application layer
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- Multi-agent systems
Abstract结构阈值给出干预杠杆。
- OtherarXiv 2609.35366
Planarian：用状态点管理 Agent 的本地与远程状态
提出 statepoint 运行时，一致回滚并分支 Agent 的本地与远程状态
- arXiv
- 2609.35366
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- Application layer
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- AI Agent
- ComponentPermissions and sandboxing
Abstractstatepoint 支持回滚与分支。
Planarian 是与现有 harness 协同的运行时，把智能体环境收成可恢复、可分支的时间点。
- OtherarXiv 2609.27452
发卡行主导的智能体支付：Issuer-Sovereign Agentic Payments
作者提出 Issuer-Sovereign Agentic Payments，由发卡行决定是否生成认证值。论文无实验。
- arXiv
- 2609.27452
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- Application layer
- Setting
- AI Agent
- ComponentPermissions and sandboxing
Abstract发卡行按已批规则决定是否生成认证值，支付仍走原有卡通道。
Issuer-Sovereign Agentic Payments 把智能体消费限额留在发卡行认证步骤里，而不是在扣款时依赖银行外的 credential provider。
- OtherarXiv 2609.25413
论文提议前沿 AI 开发者开展嵌入式评估
提议前沿开发者托管嵌入式评估，审查内部智能体监控、权限与对齐
- arXiv
- 2609.25413
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- Application layer
- Setting
- AI Agent
- ComponentMonitors
Abstract论文建议前沿开发者现在就以接近员工的现场访问，持续审查内部监控、权限与对齐。
嵌入式评估是一种第三方评估：独立评估者在前沿 AI 开发者现场获得接近员工的系统、人员与文档访问，用来审查依赖内部系统与实践的风险。
- OtherarXiv 2609.22978
DeepSeek Elastic Compute（DSec）：面向大规模智能体训练的高效沙箱基础设施
提出弹性沙箱基础设施 DSec，支撑大规模智能体训练
- arXiv
- 2609.22978
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- Infrastructure layer
- Setting
- AI Agent
- ComponentPermissions and sandboxing
AbstractDSec 是面向大规模智能体 RL 的多后端生产沙箱，用分层、按需镜像和训练协同维持高密度。
DSec 是 DeepSeek-AI 的生产沙箱平台，用来支撑从 DeepSeek V3.2 到 V4.1 的智能体 RL 与评测，而不是报告某个模型的任务准确率。
- OtherarXiv 2609.15906
综述提出面向工具调用 AI 智能体的授权架构
综述工具调用 Agent 的授权架构，提出主体层级与结构要求
- arXiv
- 2609.15906
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- Application layer
- Setting
- AI Agent
- ComponentPermissions and sandboxing
Abstract叙事综述用主体层级把工具调用授权收成七项要求，并标出强制与聚合两处缺口。
这是一篇关于工具调用型智能体授权架构的结构化叙事综述，分析单位是每一次使模型之外系统产生效果的调用。
- OtherarXiv 2609.10630
论文提出 AI 安全设计保障架构：结合 Scientist AI 模型级监督与系统级控制
提出结合 Scientist AI 监督与系统级控制的智能体保障架构
- arXiv
- 2609.10630
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- Application layer
- Setting
- AI Agent
- ComponentMonitors
Abstract作者梳理事件中的多层失效，主张监督模型、系统控制与证据治理并用。
Lu 与 Bengio 给出的是一套可逐层上移的保障架构和一组事件归类，不是已测量的防御系统。
- OtherarXiv 2609.06140
论文提出反集群准则：以协调事件为单元遏制智能体协同入侵
提出以协调情节为单位遏制智能体协同入侵的准则
- arXiv
- 2609.06140
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- Application layer
- Setting
- Multi-agent systems
- RiskDangerous agent actions
- ComponentMonitors
Abstract立场是跨执行保留关系并约束共享状态。
- OtherarXiv 2608.30387
研究者提出多智能体系统输出与委派链路双层存证方案
提出多智能体输出与跨部署方委派的两层存证
- arXiv
- 2608.30387
- Published
- Layer
- Application layer
- Setting
- Multi-agent systems
- ComponentPermissions and sandboxing
Abstract两层证明记录放出字节与边授权。
部署方侧的两层证明，用来在多智能体跨部署方委托之后回答两个事后问题：谁放出了这些字节，这条跨部署方边有没有父方授权。
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