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评测 LLM 审计 Agent 日志时来源重建是否有证据支持
包级审计检查保存的智能体动作里，哪些来源结论能被交给分析者的记录支持。
提出 Inspect Robots，在真实机器人上评测具身模型的能力与拒答
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 DERIVAUDIT 审计长期 Agent 记忆是否由交互历史导出
DERIVAUDIT 审计长期智能体的持久记忆是否由写入时可获得的交互历史支持，而不是只看以后能否被召回。
提出 AGENT BOUNDARY，用四向反事实任务评测工具智能体行动边界
AGENT BOUNDARY 是面向工具使用 LLM 智能体的四向可执行反事实评测，并附带一个决策时 Thought 校准模块。
提出 APEXA，在工具层拒绝无执行支撑的结果并拦截电机命令
APEXA 是先进光子源上的数据还原框架，用工具层代码约束语言模型智能体的工具调用。
提出双缺口框架，统一智能体软件工程中的奖励投机与幻觉
Reality Is the Final Verifier 用 two-gap framework 解释智能体软件工程的主要失败，并主张用外层保证环持续收窄缺口，而不是试图在部署前证明缺口已关闭。
分析外部记忆对智能体处理不可回答问题的影响
这份研究在同一智能体框架里检查外部记忆会不会让不可回答问题的处理更稳，以及稳来自哪一种存储内容。
评测多智能体委托结构如何放大模型的安全拒答失效
Abstract论文揭示多智能体层级委托会导致单模型安全对齐失效，多项前沿模型有害执行大幅增加且单层防御难以奏效。
提出 SCHEMA，用概念图与轨迹分评测科学 Agent 幻觉
SCHEMA 是面向科学智能体幻觉的证据锚定评测框架，实例化在生物医学的 Protein Domain 与 PathVQA-Enhanced。作者在摘要中称它是首个同时做到证据锚定和拓扑感知的此类框架。
提出技能名称抢注攻击，利用 Agent 虚构技能名实施供应链劫持
本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险，将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。
提出 BioSecBench-Refusal，评测智能体生物研发拒答与隐蔽危害识别
BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。
构建法律引用幻觉基准 LePhantomCite 并评测智能体核验
法律引用核验被做成基准：伪造引用的法院文书在增加，生成端的幻觉率也没有随模型代际持续下降。
提出 LegalHalluLens，分类审计法律抽取幻觉并校准多智能体辩论
LegalHalluLens 是一套法律条款抽取的审计框架，外加一个按审计结果校准的辩论缓解。。
评测自主安全智能体在授权漏洞分析中的对齐拒答效应
这项工作把安全对齐效应测成自主安全智能体的轨迹属性，而不是单轮拒答率。
提出 LABSHIELD，评测科学实验室智能体的安全推理与规划
Proposing a lineage-graph governance layer to suppress error cascades in multi-agent collaboration
The authors turn "small errors becoming collective false consensus" in LLM-MAS into a measurable propagation on a graph, and use a plug-in that only changes messages, not topology, to reduce the final infection.
提出 CAR-bench，评测车载多轮智能体的一致性与限度意识
CAR-bench 是车载多轮工具智能体基准，同时看终态是否做对、三次试验是否都能做对，以及做不到时会不会承认。