研究者提出主动式 LLM Agent 的 3T 原则与 Proactivity-Gym 评测环境
提出 3T 原则并用 Proactivity-Gym 评测主动式 Agent
- arXiv
- 2609.37267
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要主动智能体要联合优化任务、时机和信任。
提出 3T 原则并用 Proactivity-Gym 评测主动式 Agent
摘要主动智能体要联合优化任务、时机和信任。
重评 Agent 提示注入检测器,检验基准分数能否预测部署表现
摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。
提出 IACM-RL,用自生成信念状态与强化学习改进动态意图下的工具调用
构建 THINKINGBOX 沙盒与基准,评测有状态业务工作流中智能体的执行稳定性
摘要论文构建多轮业务沙箱与基准,分析多次重复执行差距并展示强化学习训练效果。
测量 LLM Agent 记忆投毒防御的良性效用与 token 开销
在没有攻击的对话上,给记忆投毒防御计价,而不是再测一轮攻击是否被挡住。
提出 AgentRewind,用对齐检查点回退长程 Agent 的上下文与工作区
用检查点诊断长程安全 Agent 的失败来源
作者提出一套检查点诊断,用来判断长程安全智能体的失败发生在目标能力可测之前还是之后,并用配对干预检验上游解释。
提出 BioSecBench-Refusal,评测智能体生物安全拒答是否对准风险
BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。
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。
用 FairMedAgent 测量临床智能体在输入不变时的动作不稳定性下限
FairMedAgent 把临床智能体公平审计里的采样噪声单独量出来:输入不变时动作仍会改变,这个比率就是解读翻转率的下限。。
提出 PIDS-Bench,评测提示注入检测器在过度防御与分布偏移下的表现
PIDS-Bench 是一个冻结的检测器级基准,用来在固定阈值下同时看提示注入检测和良性误报。
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。
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。