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10月8日 · 周四

Agent 安全 · 论文

找到 6 篇
筛选2

模型自身风险

危险能力2

影响

可用性与可靠性1滥用能力提升1

系统形态

LLM 应用1AI Agent5编程 Agent3具身与机器人1

层

应用层5训练与数据层1

系统组件

MCP 与技能1

被测模型厂商

Qwen（阿里）9OpenAI8Microsoft0其他11
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 275 篇还没打标签，不在筛选结果里。
被测模型厂商：Microsoft被测模型厂商：其他话题：Agent 安全清除全部

另有 275 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 其他arXiv 2607.28568

    Frontis-MA1：面向机器学习工程递归自我改进的 AI4AI 模型

    提出 OpenMLE 全栈，用执行反馈后训练机器学习元进化智能体

    arXiv
    2607.28568
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Frontis-MA1-35B、Frontis-MA1-30B、Qwen3.6-35B-A3B 等 15 个
    摘要OpenMLE 训练 Frontis-MA1-35B，用四个共享算子把 MLE 后训练和长程搜索接成元进化闭环。

    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。

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  2. 其他arXiv 2609.39982

    Mid-Harness：在模型与 Harness 之间扩展终端智能体的动作采样

    提出 Mid-Harness，在执行前验证并选择终端智能体的候选动作

    arXiv
    2609.39982
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    TMAX-9B、TMAX-4B、TMAX-27B 等 8 个
    摘要Mid-Harness 在执行前选择候选动作。

    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。

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  3. 其他arXiv 2609.38807

    PatchHolmes：基于列表式选择的智能体补丁检索系统

    提出列表式智能体补丁检索系统，在仓库中定位 CVE 修复提交

    arXiv
    2609.38807
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    e5、Qwen3-235B、Qwen3-Coder-30B 等 6 个
    摘要PatchHolmes 用混合检索和列表式四工具智能体做补丁检索，增益主要来自联合阅读候选而非更换骨干。

    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。

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  4. 其他arXiv 2609.15818

    Atria Dawn Preview：智能体超级智能的黎明

    用可验证经验流水线训练智能体并分析人机研发分工

    arXiv
    2609.15818
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Atria Dawn Preview、DeepSeek V4 Pro、KIMI K3 等 7 个
    摘要Atria Dawn 在五个基准上领先，研发日志里人类仍掌握大多数最终决定。

    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。

    深度解读完整解读
  5. 其他arXiv 2609.17247

    DriveMCP：面向高级驾驶辅助系统的智能体 AI 框架

    提出 DriveMCP 框架，将感知、交规检索与 RSS 仲裁接成可审计驾驶辅助

    arXiv
    2609.17247
    发表
    层
    应用层
    场景
    具身与机器人
    测试
    DriveLM
    摘要DriveMCP 用可审计专家工具和 RSS/TTC 仲裁做驾驶辅助，作者称违章与超速低于三个 VLM 基线。

    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。

    深度解读完整解读
  6. 其他arXiv 2609.18120

    PentestChain：面向免费层 LLM 的成本感知 MCP 编排自动化渗透测试框架

    提出成本感知的 MCP 编排框架，用确定性利用图与免费层模型做自动化渗透测试

    arXiv
    2609.18120
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    测试
    OpenRouter (free-tier)、Cerebras (free-tier)、qwen2.5:7b (Ollama, local)
    摘要确定性利用图加免费层级联在十次自建运行上测得付费成本为零。

    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。。

    深度解读完整解读
已经到底了