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10月12日 · 周一

全部论文

找到 233篇
筛选3

攻击类型

越狱12提示注入57投毒与后门22恶意使用8

攻击技术

自动化搜索6编码与混淆3跨模态载荷3潜伏触发6

模型自身风险

欺骗与谋划16奖励作弊8失准与价值偏离6Agent 危险操作47危险能力19拒答失当6幻觉与编造7

防御类型

检测与过滤15指令与数据隔离6权限与审批6监控与审计16

影响

有害内容13越权操作64数据与隐私泄露21输出被操纵37可用性与可靠性22监督失效23滥用能力提升13

系统形态

模型与 API161LLM 应用32AI Agent233coding agent58science agent19web agent17网页与电脑操作11多智能体20具身与机器人11

攻击者权限

黑盒3

攻击面/入口

用户输入35网页与界面15文档与消息22工具返回23工具与技能描述13代码仓库与依赖7检索语料4记忆写入11Agent 间消息8图像与音视频5分发渠道8

层

提示层4模型层8应用层220

系统组件

MCP 与技能15记忆26RAG3护栏与评审22监控器24推理链5权限与沙箱12视觉10多模态12
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 254篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：AI Agent系统形态：coding agent系统形态：具身与机器人清除全部

另有254篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  3. 评测与基准arXiv 2610.12360

    论文提出 ISE 框架，评测 LLM Agent 在知识冲突下的认知谦逊

    提出 ISE 框架，评测 LLM Agent 在知识冲突下的认知谦逊

    arXiv
    2610.12360
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Nemotron-Orchestrator-8B、Claude Sonnet 4.6、GPT-5 等5个
    摘要ISE 轨迹评测显示，四个智能体的高任务准确率并不对应更高的认知谦逊。

    作者要测的不是智能体最终答得对不对，而是知识冲突出现时，它有没有在轨迹里认出缺口、做有界的工具跟进，并把没解决的不确定性写给用户。

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  5. 评测与基准arXiv 2610.11773

    研究提出 Agent 安全新维度：识别未履行的安全义务

    提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务

    arXiv
    2610.11773
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    ObligationGuard、Claude-Opus-4.8、GPT-5.6-Sol 等17个
    摘要义务是护栏缺口。

    作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2610.11514

    SSCBench：评估工具调用 LLM Agent 故障注入测试证据有效性的测量协议与基准

    提出 SSCBench，评测工具调用 Agent 故障注入测试的证据有效性

    arXiv
    2610.11514
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    deepseek-flash、deepseek-v4-pro、gpt-5.6-luna 等5个
    摘要解释采纳前应报告该次执行的证据条件，以及支撑该主张的观察总体。

    SSCBench 研究工具使用智能体的故障注入结果，在什么证据条件下可以被解释。

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  8. 评测与基准arXiv 2610.10150

    论文指出 LLM 漏洞修复基准可靠性受评测设计影响

    用对照实验隔离评测设计对漏洞补丁基准得分的影响

    arXiv
    2610.10150
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude Sonnet 4.0、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.7
    摘要作者认为评测流水线会改变补丁基准分数，PoC 通过率高于开发者测试通过率。

    作者把 LLM 漏洞补丁基准的评测流水线当作会改变测量结果的对象，并明确说本文不是再做一个用于排名的基准。

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  9. 评测与基准arXiv 2610.10062

    研究：Agent 更依赖工具报错通道

    测量工具调用 Agent 对显式报错与静默损坏的检测和恢复

    arXiv
    2610.10062
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    claude-haiku-4.5-thinking、claude-haiku-4.5、deepseek-r1 等6个
    摘要作者称智能体看错误通道而非返回内容，静默损坏更少被当作问题。

    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。

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  10. 评测与基准arXiv 2610.09944

    AgentTime 基准测试智能体时长遵循能力，GPT-6 Astra 出现 14 次做完后休眠

    提出 AgentTime 基准，评测智能体按时长工作与估时能力

    arXiv
    2610.09944
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Fable 5.1、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Astra 等7个
    摘要作者把完成任务和管理所用时间分开。

    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。

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  12. 评测与基准arXiv 2610.09581

    研究审计 LLM 读取 Agent 日志的取证能力：答案正确但引用来源多为猜测

    评测 LLM 审计 Agent 日志时来源重建是否有证据支持

    arXiv
    2610.09581
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    gpt-5.6-luna、claude-sonnet-4-6、gpt-5.4-mini-2026-03-17 等5个
    摘要保存执行范围的标识绑定，才能把猜中的引用和证据支持的引用分开。

    包级审计检查保存的智能体动作里，哪些来源结论能被交给分析者的记录支持。

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  14. 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
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude Fable 5、Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 等10个
    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。

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  15. 评测与基准arXiv 2610.08662

    ParanoiaEval：编码智能体不必要风险处置评测基准发布

    提出 ParanoiaEval 评测编码智能体的不必要风险处置

    arXiv
    2610.08662
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Opus-5、Sonnet-5、Sonnet-4.6 等8个
    摘要作者用证据受控任务对评测风险处置，称其普遍、独立于任务能力并降低满意度。

    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。

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  17. 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
    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。

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  18. 评测与基准arXiv 2610.07967

    DecepEval：覆盖 28 个专业场景的 LLM 智能体欺骗评测基准

    构建基准 DECEPEVAL，评测 LLM 智能体在外部条件下的欺骗

    arXiv
    2610.07967
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude Haiku 4.5、Claude Sonnet 5、Claude Opus 5 等9个
    摘要DECEPEVAL 用配对诱导比较智能体欺骗。

    DECEPEVAL 是一个评测 LLM 智能体欺骗如何随任务、职业场景和外部条件变化的基准。

    深度解读完整解读
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