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本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型（VLM）安全评分机制的实证审计研究。

该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。

WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

DrivingBench 评测通用 VLM 能否自己闭环开真车，推理延迟也算进任务。

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。

该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。

Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。

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。

DURA 是针对 VLA 的扩散式、补丁内容不受限的机器人攻击，同时支持白盒梯度和只看动作输出的黑盒。

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。

kernel-managed shared memory 把多智能体的检索、隐私和注入收进 agent-system kernel，并在 AIOS 上与三种替代方案比较。

作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器：一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住，并把这种易翻转程度称为任务的 malleability。