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Oct 12 · Monday

All papers

Found 42 papers

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  1. DefensesarXiv 2610.10833

    研究:Agent 准时停机不等于有效使用时间预算

    用时钟 harness 和预算塑形 GRPO 改善 Agent 的按时返回

    Published
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    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3.6-27B, Qwen3-4B, Qwen3.5-9B and others4
    Abstract作者比较提示词、harness 与 GRPO:按时性可改善,但额外时间仍未变成更好解。

    作者研究小规模 LLM 智能体在显式 wall-clock 预算下能否按时返回,并把更多时间换成更好的解。

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  2. 研究:Agent 更依赖工具报错通道

    测量工具调用 Agent 对显式报错与静默损坏的检测和恢复

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    AI Agent
    Evaluated models
    claude-haiku-4.5-thinking, claude-haiku-4.5, deepseek-r1 and others6
    Abstract作者称智能体看错误通道而非返回内容,静默损坏更少被当作问题。

    作者在 BFCL 多轮可执行环境上注入一次工具层故障,把注意到、改计划、恢复和重复分开记分,而不是只看任务有没有做完。

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  3. AgentTime 基准测试智能体时长遵循能力,GPT-6 Astra 出现 14 次做完后休眠

    提出 AgentTime 基准,评测智能体按时长工作与估时能力

    Published
    Evaluated models
    Fable 5.1, GPT-5.6 Sol, GPT-6 Astra and others7
    Abstract作者把完成任务和管理所用时间分开。

    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。

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  4. ParanoiaEval:编码智能体不必要风险处置评测基准发布

    提出 ParanoiaEval 评测编码智能体的不必要风险处置

    Published
    Evaluated models
    Opus-5, Sonnet-5, Sonnet-4.6 and others8
    Abstract作者用证据受控任务对评测风险处置,称其普遍、独立于任务能力并降低满意度。

    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。

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  5. OtherarXiv 2610.06563

    HERA 提出 harness 与环境协同演化

    提出 HERA,协同演化 harness 与环境以提升 Agent 拒答准确性

    Published
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    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.6-Luna, GPT-5.6-Terra, GPT-5.6-Sol and others20
    AbstractHERA 用失败协同演化 harness 与环境,并在迁移评测中提高 Abstain。

    HERA 在模型权重固定时,让 harness 与可执行环境按失败协同演化,以改进 agentic abstention。

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  6. SWE-CC 基准:编码 Agent 功能正确仍违反 43.1% 仓库贡献规范

    提出 SWE-CC 基准,评测编码 Agent 对仓库贡献策略的遵守

    Published
    Evaluated models
    GPT-5.6 Luna, Gemini 3.7 Flash, DeepSeek V4 Flash 0731 and others4
    AbstractSWE-CC 中功能正确仍可能违规。

    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。

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  7. 研究:工具型智能体判断结果无用却仍继续检索,强制整合步骤可纠正

    揭示工具型智能体判定无用后仍不停止检索,并检验强制整合纠正效果

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen2.5-7B, Llama-3.1-8B, Qwen3-8B and others7
    Abstract论文揭示智能体判定工具失效却无法转化为停止行动,证实通过框架规则强制整合判定可提升表现。

    本文针对智能体在工具静默失效时过度检索的问题,系统分析了判定、信念与停止行动之间的解耦现象,并提出了外部规则整合方案。

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  8. RAGStress:评测知识库退化下 RAG 鲁棒性的受控基准

    提出 RAGStress 受控基准,评测知识库退化下的 RAG

    Published
    Evaluated models
    Claude Sonnet 4, Claude Opus 4.6, DeepSeek R1 and others5
    Abstract作者用 RAGStress 比较五系统。

    RAGStress 是知识库损坏下的 RAG 受控压力测试。作者明确不把它当作模型排行榜。

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  9. SceneFactory-3D:将 2D 交通场景提升为 3D 物理反事实以做安全评测

    提出 SceneFactory-3D,用路况反事实评测驾驶策略的闭环安全性

    Published
    Evaluated models
    Frozen L0, L0-T, L1 and others5
    AbstractSceneFactory-3D 固定场景只改路况。

    SceneFactory-3D 是 GPU 批处理的多智能体驾驶仿真器,用来在场景和控制器固定时只改路面物理,并比较闭环结果。

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  10. 研究重测 15 个提示注入检测器:基准分数难以预测 Agent 部署表现

    重测提示注入检测器在 Agent 工具输出上的检出与任务阻断

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Horizon-Labs, Wolf Defender, Prismor-1.5B and others15

    Abstract论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。

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  11. Agent Error Dataset 发布 5 万条错误诊断配对,用于失败分析与错误感知后训练

    构建 Agent Error Dataset,把智能体自然失败转为诊断与修复训练数据

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3-8B
    AbstractAED 把自然失败做成诊断与修正数据。

    AED是一个面向文本智能体的错误–诊断集合,用来把失败轨迹转成可分析、可训练的诊断与修正,而不是只保留最终奖励。

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  12. Drift-Bench++:在沟通失误与意图漂移下评测交互式意图对齐

    提出 Drift-Bench++ 评测 Agent 在错位沟通和意图漂移下的对齐

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    DeepSeek-V4-Pro, 五个 LLM backbone(Figure 3,论文未在正文逐一列出名称)
    AbstractDrift-Bench++ 用可执行错位和静默漂移评测交互意图对齐,澄清有帮助但仍有差距。

    Drift-Bench++ 是面向 Interactive Intent Alignment 的可执行基准:智能体要在用户说错、目标会变、耐心有限时,持续跟上当前意图。

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  13. 研究:MCP 错误信息面向开发者,能力越强的 Agent 受损越大

    测量面向开发者的 MCP 错误信息对工具调用 Agent 恢复的影响

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.5, GPT-5.6 Sol, GPT-6 Sol and others5
    Abstract面向开发者的 MCP 错误步骤会让只能调用工具的智能体停手。

    MCP 错误信息里的下一步常常按人类开发者来写,而只能调用服务器工具的智能体会照着做。做不到就结束回合。作者先统计这类文本,再在 BFCL V4 上只更换错误文本,看回合状态能否回到参考调用之后。

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  14. 论文发现暴露模型身份标签会削弱多智能体 LLM 合作

    发现暴露模型家族标签会让多智能体派系化并削弱合作

    Published
    Evaluated models
    Gemma (gemma-4-26B-A4B-it), GPT-OSS (gpt-oss-20b), Nemotron (NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16) and others6
    Abstract可见身份标签让异构 LLM 群体按标签结派,共识更慢、更贵,去掉标签后该行为消失。

    Del Giudice 等人研究异构多智能体 LLM 系统里一个配置细节:把模型家族身份告诉智能体,会不会改变合作。他们把由此出现的、按身份结组的倾向称为 factionalism。任务是无利害的共同决策,没有人设,也没有偏向同家族同伴的奖励。

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  15. AgentBound:面向工具型 LLM Agent 安全的四路反事实评测框架

    提出 AGENT BOUNDARY,用四向反事实任务评测工具智能体行动边界

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.5, Claude Opus 4.8, Gemini 3.5 Flash and others15
    Abstract四向反事实基准把过度拒绝和未授权遵从拆开,Thought 校正在十个配置上提高已授权完成。

    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。

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