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提出工作流级越狱构建，经多轮开发工作流诱导编程 Agent 在代码中写出有害内容
摘要论文揭示了 IDE 编程智能体在多轮开发工作流中会绕过单轮拒答并自行写出有害代码，呼吁防御转向工作流与代码产物级审查。
构建统一滥用监视基准，评测分解攻击与提示注入轨迹
摘要统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
评测启用工具调用后多模态模型拒答有害图文请求的变化
论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。
测量多智能体委托结构下有害任务拒答的失效
摘要论文揭示多智能体层级委托会导致单模型安全对齐失效，多项前沿模型有害执行大幅增加且单层防御难以奏效。
重测记忆型自改进智能体，揭示任务顺序和多次运行带来的性能不稳
这篇论文是对基于文本记忆的自我改进智能体在复杂环境中评估可靠性的实证研究。
测量公开模型家族标签引发的多智能体派系化与合作下降
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。
提出只改多智能体潜在通信链路以提高有害遵从的攻击
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。
用 AgentLSD 评测安全 Agent 在对抗任务污染下的解题与开销
AgentLSD 是一个对照框架，用来测量安全智能体在任务本身不变时，对对抗性任务污染的反应。
提出闭环自适应红队框架 CART，评测模型与工具 Agent 的风险面
CART 把自动红队从一次清单式打分，改成带预算、可追溯的闭环搜索。
提出 SeTox 检索增强框架，检测中文新词的隐性毒性
SeTox 研究中文新词上的隐性毒性检测：词表加检索增强，使静态 LLM 在不重训练的情况下利用公开网页上下文。
构建 AED，把智能体自然失败转为诊断与动作修复训练数据
AED是一个面向文本智能体的错误–诊断集合，用来把失败轨迹转成可分析、可训练的诊断与修正，而不是只保留最终奖励。
提出四向反事实评测，测量工具 Agent 对授权与表面风险的行动边界
AGENT BOUNDARY 是面向工具使用 LLM 智能体的四向可执行反事实评测，并附带一个决策时 Thought 校准模块。
用 SameFact 比较同一安全事实在判断与动作接口上的敏感度
摘要SameFact 显示同一安全事实的敏感度随模型、因子和引出协议共同变化。