全部论文

这篇工作测的是智能体验证器在检查之前的分流：外部规则里的哪条谓词能用固定过程解决，哪条必须交给评审。

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。

七个来自四个家族的工具调用模型，在保守的字面授权准则下会检索超出请求的私人数据。作者把该行为称为 proactive over-authorization，用 OVERACT 做无 LLM 评审的测量，并用 SELFAUDIT 做不依赖 oracle 的执行前过滤。

CAGE 是放在工具返回之后的认证授权门，处理类型化返回在绑定和数值上的残差不确定性。

IntentCap 是把智能体能力绑到当前任务意图、并按上下文来源划分字段所有权的权限机制。

作者定义的失败是：LLM 辅助逆向中，忠实提取的二进制观察获得它并未赢得的指令权限、声明证据或可信状态。

CAVA 是给异构智能体运行时用的动作语义层，用来回答“被批准和被审计的到底是哪一个动作”。

这篇工作把多智能体安全写成一件必须同时成立的事：拦住组合信息所启用的禁止使用，并完成同一场景里任务所需的授权使用。

ZeroGate 把智能体动作的批准提前，并要求放行前仍能核对这份批准是否适用。它的对象是短期、精确动作、单次使用的 ActionPass。签发方对具体规范动作签名。