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10月10日 · 周六

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筛选6

系统形态

模型与 API21LLM 应用10AI Agent21coding agent4网页与电脑操作0多智能体4具身与机器人1

层

应用层3训练与数据层1基础设施层1
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 427 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：coding agent系统形态：网页与电脑操作系统形态：具身与机器人层：应用层层：训练与数据层层：基础设施层清除全部

另有 427 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 分析与理论arXiv 2610.06001

    AgentSpy：在系统调用层观测 AI Agent 行为并检测技能注入攻击

    提出 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入

    arXiv
    2610.06001
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    gpt-5.6-terra、deepseek-v4-flash、glm-5.3-flash 等 4 个
    摘要提出了系统级智能体监控框架 AgentSpy，揭示出通过测试背后的非预期行为与注入风险。

    本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

    深度解读完整解读
  2. 分析与理论arXiv 2610.04375

    论文揭示 LLM Agent 工具调用在执行路径中被改写，并提出 IntAct 修复方案

    提出 IEC 与 IntAct，测量并修复 Agent 工具调用的路径篡改

    arXiv
    2610.04375
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    qwen3-coder-plus、Qwen2.5-Coder-32B、Qwen2.5-72B 等 4 个

    摘要论文界定工具调用在执行路径中的意图偏离问题，提出无执行归因协议与跳级修复，为智能体工程提供评测与设计准则。

    深度解读完整解读
  3. 分析与理论arXiv 2610.03196

    研究：人形机器人学习流程四层代理均存在偏离，不止奖励作弊

    论证人形机器人学习四层代理可在目标缺失时报成功

    arXiv
    2610.03196
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    Gaussian MLP（三隐层各 128 ELU，独立 critic，PPO）
    摘要四层都可能在目标缺失时报告成功。

    作者讨论腿式机器人 RL 流水线中，奖励、课程门控、评测统计量和参考运动如何在物理目标缺失时仍报告成功。传统观点只把奖励当作会被优化、因而会偏离的代理。

    深度解读完整解读
  5. 分析与理论arXiv 2609.27263

    GitHub Agentic Workflows 的智能体工作流规范与维护实证研究

    实证调查 gh-aw 工作流规范的结构、维护演化与指令防护

    arXiv
    2609.27263
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Gemini 3.1 Pro、GLM-5.2、gpt-oss
    摘要gh-aw 指令又长又常改，任务和约束很常见，显式注入防护很少，LLM 标注与人工标签大体一致。

    这是一项对 GitHub Agentic Workflows Markdown 的仓库挖掘，目标是描述开发者如何规定并维护会反复执行的智能体工作。

    深度解读完整解读
已经到底了