评测与基准arXiv 2610.11942
LGWM：用动作条件世界模型验证 GUI 智能体的屏幕转移
提出 LGWM，用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
- arXiv
- 2610.11942
- 发表
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- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- LGWM
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- 评测与基准arXiv 2610.11561
Workerville：迈向 Agent 安全的组织行为学解释
构建 Workerville 基准，测量组织条件如何改变 Agent 的安全行为
- arXiv
- 2610.11561
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.2、Claude-Sonnet-4.6、Gemini-3.1-Pro 等6个
- 风险Agent 危险操作
- 组件记忆
摘要作者用 ACB 与 Workerville 测量组织条件对智能体安全的影响，并称结果支持可量化的组织行为框架。
Workerville 用组织行为测量智能体安全如何随监督、同伴和记忆条件变化。。要处理的缺口是：持续运行的 LLM 智能体同时接收用户指令、同伴消息和长期记忆，但既有安全评测多把这些通道拆开，没有统一的定量测量。
- 评测与基准arXiv 2610.08902
论文提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率
提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率
- arXiv
- 2610.08902
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Fable 5、Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 等10个
- 组件记忆
摘要作者用固定权重协议比较前沿模型把经验写成制品后的留出增益与习得效率。
作者用 agent plasticity 衡量一件事：权重冻结时，智能体把经验写成可继承制品，再换成留出能力增益，这个转换有多省。
- 评测与基准arXiv 2610.08585
研究：无关信息污染患者病历并干扰 LLM 临床推理
构建 MedDistract 基准，测量偶发信息对临床文书与推理的污染
- arXiv
- 2610.08585
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GPT-5.4、GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5 等9个
- 评测与基准arXiv 2610.08215
Learn2Play Bench 发布：用规则陌生的文本游戏评测 LLM Agent 从经验中学习的能力
用 Learn2Play Bench 评测 Agent 从经验中学习陌生规则
- arXiv
- 2610.08215
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra、Claude Opus 5 等11个
- 组件记忆
摘要用隐藏规则游戏把新学习与预训练知识分开，并比较模型、记忆方式和人类。
Learn2Play Bench 用新设计的隐藏规则文本游戏，评测 LLM 智能体在不更新权重时从交互中学习的能力。
- 评测与基准arXiv 2610.07309
论文提出长期记忆智能体的检索可允许性验证框架
提出检索可采纳性核验框架，评测记忆智能体的记录资格与披露
- arXiv
- 2610.07309
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek V4 Pro、Gemini 3.6 Flash、GPT-5.6 Luna 等7个
- 风险Agent 危险操作
- 组件记忆
摘要作者用三值可采纳性和匹配召回界审计长时记忆检索，并分开报告支持、资格与披露。
这是一套长时记忆检索的可采纳性核验协议，用来分开检查候选支持、资格、提示词暴露和答案披露，而不是提出新的检索算法。。
- 评测与基准arXiv 2610.06454
AgentPrivArena：面向 LLM Agent 工作流的隐私风险评测框架
提出 AgentPrivArena 与运行时审计，评测 Agent 轨迹级隐私泄露
- arXiv
- 2610.06454
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.4、DeepSeek-V4-Pro、Kimi-K2.6 等6个
- 防御监控与审计
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
- 评测与基准arXiv 2610.06406
AgentMonBench：面向长时程智能体行为监控的软件工程基准
提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG
- arXiv
- 2610.06406
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Sol 等8个
- 防御监控与审计
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要AgentMonBench 评测后果性决策监控，EBG 组织证据。
长时程软件工程任务里，用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器，并用免训练的 EBG 组织带源证据。
- 评测与基准arXiv 2610.07089
研究者提出统一滥用监控基准，覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹
提出危害窗口与区间指标，统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视
- arXiv
- 2610.07089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemma 4 26B-A4B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 27B 等12个
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。
- 评测与基准arXiv 2610.04914
研究提出 monitorability disposition 指标
研究者提出并测量了 monitorability disposition，即模型在推理过程中愿意让自己可被监控并保持被监控的程度，用模型通过工具调用主动自我报告不当行为的比例来量化。
- arXiv
- 2610.04914
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash、gpt-oss-120b 等4个
摘要大推理模型缺乏自报意愿，偏好宽容通道并掩盖严重度，需专门对齐。
- 评测与基准arXiv 2610.04589
StegoMemory 红队测试：智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道
提出 StegoMemory，评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
- arXiv
- 2610.04589
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 等13个
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。
- 评测与基准arXiv 2610.04575
论文提出 Operational Validity Contract，审计激活监控从探针分数到告警策略的有效性
提出操作有效性契约，审计智能体激活监控的告警策略有效性
- arXiv
- 2610.04575
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.2-3B、Qwen2.5-7B
摘要论文建立从探针得分到警报策略的审计框架，实证表明高 AUROC 不等于部署有效性，仅支持受限预测价值。
这篇论文系统评估了大模型智能体激活监控器从离线探针得分向在线警报策略跨越时的统计与操作有效性。
- 评测与基准arXiv 2610.03938
论文发现多模态模型启用工具后拒答失败率最高上升 68.7%
评测 ReAct 工具调用对多模态模型拒答有害请求的削弱
- arXiv
- 2610.03938
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemini-2.5-Pro、Gemini-3.1-Pro-Preview、Claude Opus 4.6 等13个
摘要论文揭示了工具调用范式削弱 MLLM 拒答能力的现象，分析了稀释与偏移机制并验证了重注缓解方案。
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。
- 评测与基准arXiv 2610.03818
Control OSWorld：面向 GUI 计算机操作 Agent 的 AI 控制评测环境
提出 Control OSWorld，评测失准 GUI Agent 的监控
- arXiv
- 2610.03818
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.8、GPT-5.2 等6个
- 评测与基准arXiv 2610.03153
EvoRiskBench：面向工作区 Agent 运行时安全风险的演化基准
构建 EvoRiskBench 评测工作区 Agent 的运行时安全风险
- arXiv
- 2610.03153
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro-0813、Claude Opus 5
摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench，发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。
- 评测与基准arXiv 2609.38948
DrivingBench 发布：让视觉语言模型驾驶丰田 Corolla 绕桩
提出 DrivingBench，评测通用视觉语言模型能否闭环驾驶真车
- arXiv
- 2609.38948
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1、Grok 4.6 等4个
- 组件视觉
摘要仅 Astra 第二次跑完低速锥桶路线。
DrivingBench 评测通用 VLM 能否自己闭环开真车，推理延迟也算进任务。
- 评测与基准arXiv 2609.36739
Frontier Autolab：多智能体 LLM 组织在五十年技术变迁中的长期测试台
评测多智能体 LLM 组织跨时代再创业及历史打分中的事后泄漏
- arXiv
- 2609.36739
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Claude Opus 5.5、Luna 6
- 组件记忆
摘要组织看见转变却建在旁边。
- 评测与基准arXiv 2610.06898
DIBench：面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
- arXiv
- 2610.06898
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等7个
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。
- 评测与基准arXiv 2609.36130
论文提出 DerivAudit：审计长期 Agent 记忆是否真由交互历史支持
提出 DERIVAUDIT 审计长期 Agent 记忆是否由交互历史导出
- arXiv
- 2609.36130
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen3-30B-A3B、Gemma-4-31B、Llama-3.3-70B-Instruct
摘要DERIVAUDIT 表明扩历史能补出处，但组合准入与过细检查仍两侧出错。
DERIVAUDIT 审计长期智能体的持久记忆是否由写入时可获得的交互历史支持，而不是只看以后能否被召回。
- 评测与基准arXiv 2609.35596
SEABench：评测自演化智能体的内生失配
提出 SEABench 评测自演化智能体的内生失配
- arXiv
- 2609.35596
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Kimi K2.5、Grok 4.3、GPT 5.6 Luna
摘要SEABench 显示无参数自进化能提高任务完成，同时在配对未进化基线安全的下游任务上引入可归因的安全失败。
SEABench 是一个面向个人助理、参数不更新的自进化智能体基准，用来测量局部适应如何变成后续任务上的内生失配。。