其他arXiv 2607.11999
报告提出 AI 保险栈蓝图，主张 2030 年前实现数十亿美元级 AI 智能体承保
提出 AI 保险栈蓝图，为智能体经济构建可定价的明确承保
- arXiv
- 2607.11999
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 其他arXiv 2608.14611
2026 新加坡 AI 安全研究优先级共识：聚焦社会韧性与自主 AI 智能体风险
综合技术 AI 安全研究优先级，提出社会韧性支柱与智能体风险管理原则
- arXiv
- 2608.14611
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 其他arXiv 2607.28568
Frontis-MA1：面向机器学习工程递归自我改进的 AI4AI 模型
提出 OpenMLE 全栈，用执行反馈后训练机器学习元进化智能体
- arXiv
- 2607.28568
- 发表
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Frontis-MA1-35B、Qwen3.6-35B-A3B、Frontis-MA1-30B 等 15 个
- 风险危险能力
摘要OpenMLE 训练 Frontis-MA1-35B，用四个共享算子把 MLE 后训练和长程搜索接成元进化闭环。
作者提出全栈 OpenMLE，在机器学习工程里研究从进化到元进化的一步，并把递归自我改进视为更远目标。智能体要在延迟、有噪声的执行反馈下反复修改程序。作者认为公开系统很少同时提供可扩展环境、基于执行的后训练，以及部署该模型的长程进化搜索。
- 其他arXiv 2609.12582
NovaFabric 提出可防篡改、可重放的 AI Agent 运行证据方案
提出可防篡改、可重放的自主 Agent 运行证据方案
- arXiv
- 2609.12582
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要占位。
占位。
- 其他arXiv 2610.00093
自我演化智能体的安全性综述：SAVER 过渡中心框架
提出 SAVER 框架综述自演化智能体的安全状态转移
- arXiv
- 2610.00093
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 组件记忆
摘要SAVER 用状态转移追踪自演化安全：合法状态可经复用变不安全，后代修复证据仍少。
SAVER 是一篇关于自演化智能体安全的转移中心综述：安全对象从单次回答或单次授权动作，转到可复用状态在多次转移中的谱系。
- 其他arXiv 2610.01195
Federated Agent Optimization：面向隐私约束下分布式智能体协同优化的联邦智能体优化框架
提出 FAO 框架，形式化隐私约束下的智能体协同优化
- arXiv
- 2610.01195
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要FAO 把智能体协作写成效用、隐私和通信的多目标问题，并给出组件分类与迁移框架。
Federated Agent Optimization（FAO） 是一篇框架论文：多个处在私有环境中的 LLM 智能体，如何在原始数据、完整轨迹和本地知识不离开客户端的前提下协作改进。
- 其他arXiv 2609.23894
综述提出智能体 AI 安全的跨维度威胁分类 T={S,B,P,A}
提出威胁分类 T 并映射智能体红队研究与安全基准的覆盖
- arXiv
- 2609.23894
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 组件推理链
- 其他arXiv 2609.12039
现实才是最终验证者：智能体软件工程的两大关键缺口
提出双缺口框架统一智能体软件工程的奖励投机与幻觉
- arXiv
- 2609.12039
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 风险奖励作弊
摘要双缺口解释内环为何会放行部署后不可接受的实现，外环用现实证据持续修订 R、M 与 E。
Reality Is the Final Verifier 用 two-gap framework 解释智能体软件工程的主要失败，并主张用外层保证环持续收窄缺口，而不是试图在部署前证明缺口已关闭。
- 其他arXiv 2609.22978
DeepSeek Elastic Compute（DSec）：面向大规模智能体训练的高效沙箱基础设施
提出沙箱平台 DSec，支撑大规模智能体训练的弹性隔离与状态恢复
- arXiv
- 2609.22978
- 发表
- 场景
- AI Agent
摘要DSec 是面向大规模智能体 RL 的多后端生产沙箱，用分层、按需镜像和训练协同维持高密度。
DSec 是 DeepSeek-AI 的生产沙箱平台，用来支撑从 DeepSeek V3.2 到 V4.1 的智能体 RL 与评测，而不是报告某个模型的任务准确率。
- 其他arXiv 2609.26457
Weco AI 提出 AIDE2：AI 研究智能体递归自我改进 8 天获七次提升
提出双层自改进系统 AIDE2，让外层智能体重写内层 Harness 代码
- arXiv
- 2609.26457
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- claude opus 4.7、gemini 3 flash、gemini 3.1 pro 等 6 个
- 风险危险能力
摘要提出双层递归自改进系统 AIDE2，在固定预算下演化 Harness 代码，多项留出基准超越人类基线并降低奖励黑客。
- 其他arXiv 2609.39982
Mid-Harness：在模型与 Harness 之间扩展终端智能体的动作采样
提出 Mid-Harness，在执行前验证并选择终端智能体的候选动作
- arXiv
- 2609.39982
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- TMAX-9B、TMAX-4B、TMAX-27B 等 8 个
摘要Mid-Harness 在执行前选择候选动作。
Mid-Harness 在不改生成器和执行 harness 的前提下，于二者之间做动作级测试时计算，用来研究终端智能体里“多采样、再验证”何时提高轨迹成功。
- 其他arXiv 2609.38807
PatchHolmes：基于列表式选择的智能体补丁检索系统
提出列表式智能体补丁检索系统，在仓库中定位 CVE 修复提交
- arXiv
- 2609.38807
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen3-235B、Qwen3-Coder-30B、gpt-oss-120B 等 6 个
摘要PatchHolmes 用混合检索和列表式四工具智能体做补丁检索，增益主要来自联合阅读候选而非更换骨干。
PatchHolmes 是面向补丁检索的两阶段系统：在本地 Git 仓库上用冻结开源权重模型，为一个已知 CVE 找出修复提交，不做按仓库微调，也不使用付费外部搜索 API。
- 其他arXiv 2609.38143
为测试时 AI4AI 的智能体执行环境设计学习元技能
提出固定权重下学习 meta-skill 以为未见任务搭建智能体 harness 的方法
- arXiv
- 2609.38143
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- GPT-5.6-Sol、Gemini-3.6-Flash、Qwen3.8-Flash 等 5 个
摘要冻结的 meta-skill 库指导 Builder 为未见任务搭建 harness，权重保持固定。
作者研究 test-time AI4AI：Builder 与 Target 权重都固定时，Builder 学习如何为 Target 构造更好的执行环境。
- 其他arXiv 2609.15818
Atria Dawn Preview：智能体超级智能的黎明
用可验证经验流水线训练智能体并分析人机研发分工
- arXiv
- 2609.15818
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Atria Dawn Preview、DeepSeek V4 Pro、KIMI K3 等 7 个
摘要Atria Dawn 在五个基准上领先，研发日志里人类仍掌握大多数最终决定。
Atria Dawn Preview 是面向研究与工程流程的智能体语言模型，论文同时报告它的基准表现，以及开发它的过程中人与智能体如何分工。
- 其他arXiv 2609.15779
EvoOntology：面向数据智能体的自演化本体层
提出自演化本体层 EvoOntology，供数据智能体经 MCP 查询异构数据语义
- arXiv
- 2609.15779
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-5.5、GPT-5.6-sol、Claude-Sonnet-5 等 6 个
- 组件MCP 与技能
摘要EvoOntology 用可查询、可演化的 MCP 本体缩小数据智能体与异构数据的差距。
EvoOntology 为数据智能体增加一层可在运行时查询、并随执行轨迹更新的本体，用来缩小 agent–data gap。
- 其他arXiv 2609.17247
DriveMCP：面向高级驾驶辅助系统的智能体 AI 框架
提出 DriveMCP 框架，将感知、交规检索与 RSS 仲裁接成可审计驾驶辅助
- arXiv
- 2609.17247
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
- 测试
- DriveLM
摘要DriveMCP 用可审计专家工具和 RSS/TTC 仲裁做驾驶辅助，作者称违章与超速低于三个 VLM 基线。
DriveMCP 是面向高级驾驶辅助的模块化智能体框架，把感知、合规、车辆状态和安全仲裁拆开并留下审计轨迹。
- 其他arXiv 2609.19100
研究刻画远程 MCP 生态的网络集中度与可观测性
刻画远程 MCP 生态的网络集中度与工具投毒可观测性
- arXiv
- 2609.19100
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 组件MCP 与技能
- 其他arXiv 2609.22712
可信智能体 AI：基于 LLM 的自主系统失效模式、缓解策略与 TADL 生命周期框架
综述智能体五维失败模式并提出 TADL 生命周期框架
- arXiv
- 2609.22712
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要综述用五维失败分类对比缓解证据，并提出尚未实证验证的六阶段 TADL。
- 其他arXiv 2609.22961
当智能体信任跨越组织边界：结构外化与信任证据参考模型
提出 TaaS 参考模型，规定跨组织智能体委托的可核验证据
- arXiv
- 2609.22961
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要TaaS 用三条件诊断和信任证据信封，为跨域有界委托动作规定可核验、可质疑、可恢复的证据语义。
Li 与 Xia 给出一份概念性的智能体跨域信任控制画像，称为 Trustworthiness as a Service（TaaS）。问题是：依赖方要接受、拒绝、审计、定价或质疑一次跨越行政信任边界的委托动作时，不能把生产域的日志或签名断言当作自己的证明。撤销、中断、记录冲突或争议之后，状态与质疑语义仍须可解释。
- 其他arXiv 2609.25413
论文提议前沿 AI 开发者开展嵌入式评估
主张开展嵌入式评估，审查内部智能体监控、权限与模型对齐
- arXiv
- 2609.25413
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 组件监控器
摘要论文建议前沿开发者现在就以接近员工的现场访问，持续审查内部监控、权限与对齐。
嵌入式评估是一种第三方评估：独立评估者在前沿 AI 开发者现场获得接近员工的系统、人员与文档访问，用来审查依赖内部系统与实践的风险。
已经到底了