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研究合同用来核验计算科学研究智能体是否仍在已批准研究之内，不判断科学是否为真。。

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。

POLAR 是训练无关的事前门控，用类型化本体在工具调用执行前检查能否组成候选逆序列。

作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类：图文各自可安全，合在一起才不安全，或不安全内容只在图像里。

DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。

AMU 用列级推导门控共享记忆，拦截经缓存流出的无权敏感列，并标出同名 KPI 的定义冲突。

长时程软件工程任务里，用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器，并用免训练的 EBG 组织带源证据。

本文针对智能体在工具静默失效时过度检索的问题，系统分析了判定、信念与停止行动之间的解耦现象，并提出了外部规则整合方案。

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。

长时程工具使用把目标演化变成授权状态的一部分。本文在单 principal、单根、有限结构化域中，把自生成子目标的创建、替换、同根委托和同根 join 做成可检查转移，并在提交边界重查受保护效应。

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。