提出 Mid-Harness，在执行前验证并选择终端智能体的候选动作
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。
提出 Box2-Bench，评测模型能否选择性依赖外部工作流
Box2-Bench 固定任务与模型，只改变工作流可靠性，用来衡量模型能否选择性依赖可能出错的外部指导。
测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持
作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking：不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时，把类型化决策推向攻击者目标。
提出 MobileCybench，用可执行探针评测 Agent 的漏洞发现能力
提出基准投毒攻击，使自修改编码 Agent 跨代写出含漏洞代码
摘要论文报告了恶意基准能污染自修改代码智能体的进化过程并持续输出漏洞，警示系统设计需纳入安全约束。
提出能力洗钱攻击，让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力
摘要作者提出了能力洗钱攻击，发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距，指出需建立跨会话防御。
提出 READY 框架，认证企业 Agent 在人工监督下能否达到规定可靠性
READY 把“智能体能否自主完成工作”改写成“哪个人机监督策略能在留出证据上达到规定可靠性，以及要付多少运营成本”。。
提出 AgentRewind，支持长程 Agent 回退对齐检查点并继续执行
提出 SRE-Bench 评测智能体的真实规模二进制逆向能力
作者构建并评测 SRE-Bench，一个从零编写、用于测量智能体逆向工程而非利用开发的基准，并称它同时满足污染控制与真实软件规模。
用演化算法构造 mind virus 并测量其在多智能体中的传播
用 CryptanalysisBench 评测大模型的端到端密码分析能力
摘要提出真实密码原语分析基准，证实前沿模型具备显著分析能力并能发现未公开设计缺陷。
提出 AgentCyberRange，评测智能体自主实施网络攻击的能力
摘要构建开放多靶场评测基础设施 AGENTCYBERRANGE，测定前沿 AI 网络攻击能力并揭示其端到端规划短板。