其他arXiv 2610.08699
nanoMuse 发布开源个人智能体，跨设备共享对话并内置 Sentinel 动作审查
发布开源个人智能体 nanoMuse，经 Sentinel 审查设备屏幕动作
- arXiv
- 2610.08699
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 其他arXiv 2610.08364
Transect：为长程 LLM Agent 评测保留可观测性的开源工具
提出 Transect，将长程 Agent 评测转录对齐到可回查的共享时间线
- arXiv
- 2610.08364
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude-Opus-4.7
摘要Transect 把长转录收成可回查报告，案例中文稿与自审占主要 token。
Transect 是基于 Inspect Scout 的转录分析包，用来在长程智能体评估里保住可回查的过程账户。
- 其他arXiv 2610.08048
DAEDALUS：用自生成任务自举 Agent 记忆
提出 DAEDALUS，用自生成任务自举 Agent 记忆
- arXiv
- 2610.08048
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.4-mini、GPT-5.6 Luna、Qwen3.6-35B-A3B 等 11 个
- 组件记忆
- 其他arXiv 2610.07459
论文提出 AI Agent 声明的可审计性框架
提出 AI Agent 主张的可审计性框架与裁决规则
- arXiv
- 2610.07459
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 组件权限与沙箱
摘要主张须事先固定四要素。
作者给出把关于已部署智能体的主张写成可核查陈述的条件，而不是检测器或攻击方法。
- 其他arXiv 2610.07386
NetAgent：面向多任务网络流量分析的智能体框架
提出 NetAgent，编排工具完成多任务网络流量分析
- arXiv
- 2610.07386
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要NetAgent 编排工具做多任务流量分析。
NetAgent 是一个多任务网络流量分析智能体框架。作者要让分析员用自然语言把分类、隧道检测和主机研判串成可重规划的工作流，而不为每个任务单独训练一个模型。
- 其他arXiv 2610.06563
HERA 提出 harness 与环境协同演化
提出 HERA，协同演化 harness 与环境以提升 Agent 拒答准确性
- arXiv
- 2610.06563
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.6-Luna、GPT-5.6-Terra、GPT-5.6-Sol 等 20 个
摘要HERA 用失败协同演化 harness 与环境，并在迁移评测中提高 Abstain。
HERA 在模型权重固定时，让 harness 与可执行环境按失败协同演化，以改进 agentic abstention。
- 其他arXiv 2610.04749
从蒸馏私有健康记录中智能体发现血液生物标志物
蒸馏私有健康记录为疾病特异性打分器，供外部智能体发现血液标志物
- arXiv
- 2610.04749
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要私有队列被蒸馏成 GAT 打分器。
把私有 CBC 证据蒸馏成可发布的 GAT 打分器，使前沿智能体在不读取患者行时给生物标志物表达式排序。。
- 其他arXiv 2610.02662
论文发现语言驱动机器人安全监控的细化缺口：安全高层计划可能产生不安全执行
审计机器人安全监控的细化缺口，比较表面计划与图细化轨迹的裁决
- arXiv
- 2610.02662
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
- 组件监控器
摘要表面轨迹可漏掉图诱导的禁区进入。
作者审计 RoboGuard 的一个假设：对高层动作轨迹的安全裁决，在补上语义图诱导的导航和已记录隐式效应之后是否仍然成立。做法是不改验证器，并固定同一条 LTL。
- 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分布式智能体协同优化
- arXiv
- 2610.01195
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 组件记忆
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 2610.01045
论文提出空承诺概念，衡量智能体承诺超出运行时能力的问题
定义空承诺并给出单回合测量协议，按配置判定智能体承诺可否执行
- arXiv
- 2610.01045
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要空承诺由配置决定、说话当下可判。
作者定义空承诺：智能体承诺回合结束后的行动，但在其工具与运行时下没有任何执行路径。空洞只由配置决定，不依赖后续轨迹。
- 其他arXiv 2610.00972
VeriHarness：用智能体验证器扩展长时程任务验证
提出 VeriHarness，用环境证据核实并修订长程智能体产物
- arXiv
- 2610.00972
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemini 3.5 Flash、Claude Opus 4.8
- 其他arXiv 2610.00902
用平均场博弈分析 AI 安全：以 2026 年 7 月 Hugging Face 事件为例
用均值场博弈分析多智能体集体攻击何时不是均衡
- arXiv
- 2610.00902
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
摘要结构阈值给出干预杠杆。
- 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，在执行前验证并筛选终端智能体的候选动作
- arXiv
- 2609.39982
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- TMAX-9B、TMAX-4B、TMAX-27B 等 6 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 PatchHolmes，用混合检索和列表式智能体选出 CVE 修复提交
- arXiv
- 2609.38807
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Qwen3-235B、Qwen3-Coder-30B、gpt-oss-120B 等 4 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
从执行反馈学习 meta-skill，为未见任务搭建 Agent harness
- arXiv
- 2609.38143
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemini-3.6-Flash、Qwen3.8-Flash、GPT-OSS-120B 等 4 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 2609.37968
SelfSearch：无需奖励信号的自改进 Agent 搜索方法
提出 SelfSearch，用自我修改记录无奖励搜索改进编码智能体
- arXiv
- 2609.37968
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- gpt-5.6-luna、deepseek-v4-flash-0731
- 其他arXiv 2609.35366
Planarian：用状态点管理 Agent 的本地与远程状态
提出 statepoint 运行时，一致回滚并分支 Agent 的本地与远程状态
- arXiv
- 2609.35366
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 组件权限与沙箱
摘要statepoint 支持回滚与分支。
Planarian 是与现有 harness 协同的运行时，把智能体环境收成可恢复、可分支的时间点。
摘要TAIP 把策略、证据和执行分开，在保留的 RepoAudit 证据上于 5s 预算内重算合并门姿态。
TAIP 是放在未修改 RepoAudit 之外的保证层，用来在软件交付门上重算智能体安全控制的当前姿态。
摘要作者主张以智能体经济管理自主科学发现的验证资源、信用、问责与安全，而非只提升推理。
作者把高自主 AI scientist 的规模化协调写成经济与制度问题：假设生成变便宜之后，要分配的是稀缺验证资源，并处理信用、问责和恶意使用。
- 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
提出双层系统 AIDE2，使研究智能体自改进 Harness 并对比人类研发基线
- arXiv
- 2609.26457
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- gemini 3 flash、gpt-5.6-sol、fable 5
- 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。