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提出 AgentTime 基准，评测智能体按时长工作与估时能力
AgentTime 是对智能体时间自控的评测：预测任务耗时、按要求时长工作、事后估计已用时间。
提出 ParanoiaEval 评测编码智能体的不必要风险处置
作者提出 ParanoiaEval，并称它是编码智能体风险处置能力的首个统一基准。要解决的问题是：证据已经确定风险应如何处置之后，智能体仍可能扩大验证、增加保护或备份，而现有评测要么只看功能正确性，要么把相关行为拆开研究。做法是把 NIST 的 ATMA 落到仓库任务。
提出 SWE-CC 基准，评测编码 Agent 对仓库贡献策略的遵守
SWE-CC 评测编码智能体是否遵守仓库贡献策略，而不只看补丁能否通过测试。
提出选择性长时程精炼，筛选轨迹以提升终端智能体训练可靠性
这项工作研究终端智能体模仿学习里，教师轨迹应保留多少 token。
提出 READY 框架，认证企业 Agent 在人工监督下能否达到规定可靠性
READY 把“智能体能否自主完成工作”改写成“哪个人机监督策略能在留出证据上达到规定可靠性，以及要付多少运营成本”。。
提出 SKILLBLOAT，改写技能文档放大编码 Agent token 消耗
提出 AgentRewind，支持长程 Agent 回退对齐检查点并继续执行
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。
测量任务无关说服对 Agent 编码与网页研究行为的影响
这篇工作测量一件事：与任务无关的说服进入对话之后，AI 智能体执行后面的编码或网页研究时，轨迹是否系统性不同，以及“更容易被说服”能否预测差有多大。