测量工具调用 Agent 对显式报错与静默损坏的检测和恢复
作者在 BFCL 多轮可执行环境上注入一次工具层故障，把注意到、改计划、恢复和重复分开记分，而不是只看任务有没有做完。
提出 AgentTime 基准，评测智能体按时长工作与估时能力
AgentTime 是对智能体时间自控的评测：预测任务耗时、按要求时长工作、事后估计已用时间。
提出 AdvSim2Real，协同训练网页智能体抵御页面注入
提出 ParanoiaEval 评测编码智能体的不必要风险处置
作者提出 ParanoiaEval，并称它是编码智能体风险处置能力的首个统一基准。要解决的问题是：证据已经确定风险应如何处置之后，智能体仍可能扩大验证、增加保护或备份，而现有评测要么只看功能正确性，要么把相关行为拆开研究。做法是把 NIST 的 ATMA 落到仓库任务。
提出 HERA，协同演化 harness 与环境以提升 Agent 拒答准确性
HERA 在模型权重固定时，让 harness 与可执行环境按失败协同演化，以改进 agentic abstention。
提出 SWE-CC 基准，评测编码 Agent 对仓库贡献策略的遵守
SWE-CC 评测编码智能体是否遵守仓库贡献策略，而不只看补丁能否通过测试。
揭示工具型智能体判定无用后仍不停止检索，并检验强制整合纠正效果
本文针对智能体在工具静默失效时过度检索的问题，系统分析了判定、信念与停止行动之间的解耦现象，并提出了外部规则整合方案。
提出 SceneFactory-3D，用路况反事实评测驾驶策略的闭环安全性
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。
重测提示注入检测器在 Agent 工具输出上的检出与任务阻断
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。
构建 Agent Error Dataset，把智能体自然失败转为诊断与修复训练数据
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 Drift-Bench++ 评测 Agent 在错位沟通和意图漂移下的对齐
Drift-Bench++ 是面向 Interactive Intent Alignment 的可执行基准：智能体要在用户说错、目标会变、耐心有限时，持续跟上当前意图。
测量面向开发者的 MCP 错误信息对工具调用 Agent 恢复的影响
MCP 错误信息里的下一步常常按人类开发者来写，而只能调用服务器工具的智能体会照着做。做不到就结束回合。作者先统计这类文本，再在 BFCL V4 上只更换错误文本，看回合状态能否回到参考调用之后。
发现暴露模型家族标签会让多智能体派系化并削弱合作
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 AGENT BOUNDARY，用四向反事实任务评测工具智能体行动边界
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。
提出 SameFact，比较同一安全事实在判断与动作选择上的敏感度
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。
定义工具调用 Agent 的持久计费状态，提出拒绝钱包攻击与防御
这篇工作把工具调用智能体里跨轮保留、并被提供商反复计费的外部工具返回定义为 persistent billable state，并把它的主机侧再次送入决定当作控制点。。
测量记忆投毒防御在良性对话上的效用与 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。
评测安全 Agent 在对抗性任务污染下的解题成功与开销
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 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。
提出离线两阶段框架，诊断易翻转步骤并生成记忆指南以稳定智能体
作者要缩小的是 LLM 智能体平均通过、重复不稳之间的 consistency gap，即 Mean@k 减 Passˆk。