OverAct：衡量并缓解 LLM 工具调用智能体的主动越权取数

研究者提出 OverAct 基准，用于衡量结构化工具调用 LLM 智能体在用户请求之外主动获取更多信息的行为，并将其命名为主动越权（proactive over-authorization）。该基准覆盖八个隐私敏感领域，采用确定性、无需评判模型的打分方式，并配套一个决策论解释框架，给出三条可检验预测。在来自四个模型族的七个模型上，所有模型都显著超出授权范围；请求具体性是严重程度的最强预测因素，越权程度随工具池规模呈次线性增长，解码温度影响很小，这些模式与成本不对称解释一致。作者还提出零样本推理时方法 SelfAudit，通过生成基于请求的论证并在执行前过滤无依据的调用，在无 oracle 知识的情况下将隐私相关越权减少 43%，消融显示显式过滤是范围缩减的主要来源。