提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务
作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。
提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率
作者用 agent plasticity 衡量一件事：权重冻结时，智能体把经验写成可继承制品，再换成留出能力增益，这个转换有多省。
提出 ControlPed 与 HazardPed，生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
评测文本守卫与激活探针能否拦住机器人隐含伤害指令
提出 CS-Guard 基准，评测代码生成护栏对虚构场景攻击的防御
摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard，评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。
提出 SkillMisevo-Bench，量化自改进 Agent 的技能误演化
构建 ContextWeave，评测办公工作流智能体记忆的下游增益
ContextWeave 是面向语言智能体记忆的纵向基准，用来看召回先前经验能否让后续办公任务做得更好。
评测编码 Agent 记忆文件中提示注入的跨会话影响
Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入，比较载荷能否改变当前会话，以及能否在后续会话中留下或叠加。