研究者提出主动式 LLM Agent 的 3T 原则与 Proactivity-Gym 评测环境

论文提出围绕任务能力、时间分配与信任三项联合原则（3T）设计、实现和评估主动式 LLM Agent，即让 Agent 在用户提出需求前利用闲置算力提供支持。作者将这三项目标对应到任务范围、预判时域、激活触发、处理时机和干预深度五个维度的设计空间，并说明所需的用户与环境表示、骨干 LLM 和 Agent harness 等情境与系统建模。研究还提出基于仿真的评测环境 PROACTIVITY-GYM，包含多日场景、有状态环境和带人设的模拟用户，用于评估主动式协助在多次交互中的后果。在 23 种模型与 harness 配置上的评测显示 3T 各维度存在明显性能差距，且 LLM 评判者常混淆任务能力与信任；30 人的人类研究显示，干预错位即便结果正确也会导致信任明显下降，参与者更偏好睡眠时段协助，即使其表现不完美，以保持当前专注。