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SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。

ProbeGuard 是给多轮共识医学问答用的认证弃权框架：基板照原样作答，弃权只看共识是怎么形成的。

作者在四个开源指令模型上，把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议，看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低，以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是：检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文，并不直接动模型内部的谄媚表征。

MemAdapter 是给长期记忆智能体用的检索后调节框架，用来处理记忆诱发谄媚。

FAME 是一个免训练的评测框架，用来判断自主智能体的记忆在虚假相关、环境偏移或知识冲突下是否已变成虚假记忆。。

DERIVAUDIT 审计长期智能体的持久记忆是否由写入时可获得的交互历史支持，而不是只看以后能否被召回。

在没有攻击的对话上，给记忆投毒防御计价，而不是再测一轮攻击是否被挡住。

作者要缩小的是 LLM 智能体平均通过、重复不稳之间的 consistency gap，即 Mean@k 减 Passˆk。

Sentinel-RL 是面向 SOC 的神经符号架构：拓扑决策离开 LLM，改由认证图上的 HetGAT 与 PPO 完成。

这篇论文是对基于文本记忆的自我改进智能体在复杂环境中评估可靠性的实证研究。

作者在 AgentCF 上研究连通性如何改变多智能体协同过滤的攻防，复现已有方法而不是提出新载荷。