Agent 安全 · 论文

作者提出全栈 OpenMLE，在机器学习工程里研究从进化到元进化的一步，并把递归自我改进视为更远目标。智能体要在延迟、有噪声的执行反馈下反复修改程序。作者认为公开系统很少同时提供可扩展环境、基于执行的后训练，以及部署该模型的长程进化搜索。

占位。

SAVER 是一篇关于自演化智能体安全的转移中心综述：安全对象从单次回答或单次授权动作，转到可复用状态在多次转移中的谱系。

Federated Agent Optimization（FAO） 是一篇框架论文：多个处在私有环境中的 LLM 智能体，如何在原始数据、完整轨迹和本地知识不离开客户端的前提下协作改进。

DSec 是 DeepSeek-AI 的生产沙箱平台，用来支撑从 DeepSeek V3.2 到 V4.1 的智能体 RL 与评测，而不是报告某个模型的任务准确率。

Mid-Harness 在不改生成器和执行 harness 的前提下，于二者之间做动作级测试时计算，用来研究终端智能体里“多采样、再验证”何时提高轨迹成功。

PatchHolmes 是面向补丁检索的两阶段系统：在本地 Git 仓库上用冻结开源权重模型，为一个已知 CVE 找出修复提交，不做按仓库微调，也不使用付费外部搜索 API。

作者研究 test-time AI4AI：Builder 与 Target 权重都固定时，Builder 学习如何为 Target 构造更好的执行环境。

Atria Dawn Preview 是面向研究与工程流程的智能体语言模型，论文同时报告它的基准表现，以及开发它的过程中人与智能体如何分工。

EvoOntology 为数据智能体增加一层可在运行时查询、并随执行轨迹更新的本体，用来缩小 agent–data gap。

DriveMCP 是面向高级驾驶辅助的模块化智能体框架，把感知、合规、车辆状态和安全仲裁拆开并留下审计轨迹。

PentestChain 是一个十阶段、经 MCP 暴露的自动渗透框架，用确定性利用图把 7B 本地模型挡在利用关键路径之外，并把每次交战的美元成本当作实测指标。。

Li 与 Xia 给出一份概念性的智能体跨域信任控制画像，称为 Trustworthiness as a Service（TaaS）。问题是：依赖方要接受、拒绝、审计、定价或质疑一次跨越行政信任边界的委托动作时，不能把生产域的日志或签名断言当作自己的证明。撤销、中断、记录冲突或争议之后，状态与质疑语义仍须可解释。

嵌入式评估是一种第三方评估：独立评估者在前沿 AI 开发者现场获得接近员工的系统、人员与文档访问，用来审查依赖内部系统与实践的风险。