其他arXiv 2610.05831
长时程轨迹监督如何影响终端智能体训练的可靠性与成本
提出选择性长时程精炼，筛选轨迹以提升终端智能体训练可靠性
- arXiv
- 2610.05831
- 发表
- 被测模型
- Qwen/Qwen3-8B
摘要中间长度的监督更均衡。
这项工作研究终端智能体模仿学习里，教师轨迹应保留多少 token。
- 评测与基准arXiv 2610.02874
SceneFactory-3D：将 2D 交通场景提升为 3D 物理反事实以做安全评测
提出 SceneFactory-3D，用路况反事实评测驾驶策略的闭环安全性
- arXiv
- 2610.02874
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Frozen L0、L0-T、L1 等 5 个
摘要SceneFactory-3D 固定场景只改路况。
SceneFactory-3D 是 GPU 批处理的多智能体驾驶仿真器，用来在场景和控制器固定时只改路面物理，并比较闭环结果。
- 风险行为arXiv 2609.35928
论文发现暴露模型身份标签会削弱多智能体 LLM 合作
发现暴露模型家族标签会让多智能体派系化并削弱合作
- arXiv
- 2609.35928
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Gemma (gemma-4-26B-A4B-it)、GPT-OSS (gpt-oss-20b)、Nemotron (NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16) 等 6 个
- 风险偏见与歧视
摘要可见身份标签让异构 LLM 群体按标签结派，共识更慢、更贵，去掉标签后该行为消失。
Del Giudice 等人研究异构多智能体 LLM 系统里一个配置细节：把模型家族身份告诉智能体，会不会改变合作。他们把由此出现的、按身份结组的倾向称为 factionalism。任务是无利害的共同决策，没有人设，也没有偏向同家族同伴的奖励。
- 评测与基准arXiv 2609.02095
READY：面向企业 Agent 部署的可靠性资格认证框架
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
- arXiv
- 2609.02095
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Opus 5、Sonnet 5、GPT-5.6-Sol 等 15 个
摘要READY 把工作流证据转成可检验的可靠性–监督–成本部署画像。
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”。。
- 其他arXiv 2608.14380
AgentRewind：面向长周期 LLM Agent 的可恢复执行框架
提出 AgentRewind，支持长程 Agent 回退对齐检查点并继续执行
- arXiv
- 2608.14380
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.4、GPT-5.4 mini、Qwen3.7-Max 等 7 个
已经到底了