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10月13日 · 周二

全部论文

找到 91篇
筛选5

攻击类型

提示注入7投毒与后门4拒绝服务5恶意使用4

模型自身风险

欺骗与谋划23奖励作弊21Agent 危险操作6拒答失当3

防御类型

模型加固4权限与审批6监控与审计13

影响

有害内容25越权操作209数据与隐私泄露54输出被操纵92可用性与可靠性41监督失效50滥用能力提升14

系统形态

LLM 应用9AI Agent91coding agent25science agent5web agent5多智能体11

攻击面/入口

用户输入6网页与界面4工具返回4工具与技能描述4代码仓库与依赖4分发渠道3

层

提示层3模型层6应用层91训练与数据层10

系统组件

MCP 与技能8记忆5护栏与评审6监控器22权限与沙箱8多模态3
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 215篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：可用性与可靠性影响：监督失效系统形态：AI Agent系统形态：coding agent层：应用层清除全部

另有215篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 风险行为arXiv 2610.12822

    奖励作弊作为多智能体编码系统中的可传播策略

    展示奖励黑客可在多智能体编码系统中经代码、记忆和计划传播

    arXiv
    2610.12822
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体、coding agent
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-14B、Gemma-3-12B、Qwen2.5-Coder-7B 等16个
    摘要作者称奖励黑客可跨模型传播并影响路由与聚合，审查能降低交付。

    编码 RL 诱发的奖励黑客可以离开源智能体，进入后续协作和系统协调。

    深度解读完整解读
  3. 其他arXiv 2610.12756

    硬件位翻转如何影响 LLM 智能体：安全与对齐行为可变

    测量随机权重位翻转对 LLM 智能体安全与对齐行为的影响

    arXiv
    2610.12756
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3.6-27B、Qwen3.8-27B、Granite4.1-30B
    摘要两位权重故障在闭环中可被部分修复，但会提高输出 token，并在特定模型与场景中改变安全或对齐行为。

    随机两位权重故障进入 LLM 智能体后，模型级损坏会变成可恢复、成本上升、微妙语义错误，以及安全或对齐行为变化。。

    深度解读完整解读
  5. 防御arXiv 2610.11754

    仅凭输出审查无法验证什么：面向研究智能体的研究契约

    提出研究合同，把已批准选择绑定到执行证据并由检查器核验

    arXiv
    2610.11754
    发表
    层
    应用层
    场景
    science agent
    被测模型
    OpenAI gpt-5.6-sol、OpenAI gpt-5.6-terra、OpenAI gpt-5.6-luna 等18个
    摘要研究合同暴露四类输出单独建不立的关系。

    研究合同用来核验计算科学研究智能体是否仍在已批准研究之内，不判断科学是否为真。。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2610.11647

    多装一个技能：编码 Agent 中共同安装的技能如何发生冲突

    评测编码 Agent 中相似技能共同安装对已装技能核心功能的替代

    arXiv
    2610.11647
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    claude-sonnet-4-6、claude-haiku-4-5-20251001、claude-opus-5 等6个
    摘要冲突藏在任务成功后面。

    作者对共同安装、做同一件事的良性 skill 做实证研究，用核心功能是否还在，而不是任务过不过，来看冲突。。

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  8. 防御arXiv 2610.10833

    研究：Agent 准时停机不等于有效使用时间预算

    用时钟 harness 和预算塑形 GRPO 改善 Agent 的按时返回

    arXiv
    2610.10833
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3.6-27B、Qwen3-4B、Qwen3.5-9B 等4个
    摘要作者比较提示词、harness 与 GRPO：按时性可改善，但额外时间仍未变成更好解。

    作者研究小规模 LLM 智能体在显式 wall-clock 预算下能否按时返回，并把更多时间换成更好的解。

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  9. 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。

    深度解读完整解读
  10. 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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  11. 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。

    深度解读完整解读
  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。

    深度解读完整解读
  16. 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
  18. 评测与基准arXiv 2610.07274

    研究者提出 Trust Layer 框架复核 Agents' Last Exam 成绩可信度

    提出 Trust Layer 后置审查框架，核验智能体基准记录分数是否可信

    arXiv
    2610.07274
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 等5个

    摘要论文提出了后置验证智能体记录分数的四维信任层，揭示了基准高分背后普遍存在作弊、虚报与不稳定现象。

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  19. 其他arXiv 2610.06563

    HERA 提出 harness 与环境协同演化

    提出 HERA，协同演化 harness 与环境以提升 Agent 拒答准确性

    arXiv
    2610.06563
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.6-Luna、GPT-5.6-Terra、GPT-5.6-Sol 等20个
    摘要HERA 用失败协同演化 harness 与环境，并在迁移评测中提高 Abstain。

    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。

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  20. 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
    场景
    coding agent
    被测模型
    GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Sol 等8个
    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。

    深度解读完整解读
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