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这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。

本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

这篇论文系统评估了大模型智能体激活监控器从离线探针得分向在线警报策略跨越时的统计与操作有效性。

本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构，不是带跑分的攻防评测。

ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关，用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界，并把已被拒绝的效果记到会话里。

Meerkat 是事后审计方法，用来在智能体轨迹仓库里找出单条看不出、合在一起才违反自然语言安全属性的见证。

MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准，旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。

BenchShield 是放在 LLM 智能体评测基础设施里的一层插桩，用来让奖励相关轨迹的完整性可以被检查，而不是只看最终分数或评分函数。可执行基准里，智能体的中间动作会改变结果过程后来读取的状态，日志和反馈也会影响后续 rollout。作者认为现有的任务补丁、提示词和事后检测器不能证明某次运行留在预定边界内。