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提出 RSI-Anything，用世界模型选择候选并保留策略更新
RSI-Anything 是一个跨领域框架：用世界模型预测决定哪些候选去拿外部反馈，再用反馈决定策略、工作流或预测器是否更新，并用检查决定哪一对被保留。要处理的困难是交互预算有限，以及策略一变，预测器面对的候选分布也会变。作者认为只改进其中一侧，不保证组装后的系统更好。
提出 RATED，用执行反馈重排智能体的工具检索
提出 X-AgentRed，用工具依赖图红队个人 Agent 的跨服务未授权伤害
用 OpenSocialJax 评测多智能体在隐藏规则社会困境中的适应
OpenSocialJax 评测 LLM 能否在序贯社会困境中同时适应不熟悉的环境机制和其他智能体。
提出证据驱动多智能体框架 EviRepair，用于仓库级漏洞修复
EviRepair 是面向稀疏漏洞报告的仓库级自动漏洞修复框架，用审查后的漏洞模型把诊断和补丁合成隔开。
作者搭建了一个可在笔记本上运行的本地智能体闭环，用来为自主系统的安全论证生成边缘场景，而不是发布一个新的公开测试集。
提出 EndoRSI，以物理证据递归改进内镜机器人策略
世界模型安全被组织成预测决策闭环的性质，而不是孤立的预测分数。
提出 SWE-Critix，后训练通用验证器评估编码 Agent 轨迹
提出 DREAM，选择性削弱 Agent 投毒记忆并保留良性记忆
提出 DRYLAB-Bench 评测 Agent 式 LLM 的高风险突变设计能力
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
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。
提出 SWE-Duel，让编码 Agent 在评测时互评造题并盲审修复
SWE-Duel 是一个在评测时才生成任务和判定器的编码智能体竞技场，用来避开静态基准的泄露和饱和。
提出 PASAC 与五层边界保证栈，把智能体评测越界变成可验证的全系统保证
用 FIBS 训练白盒探针，监控智能体破坏行为与未言明欺骗
为失配智能体种群建立生态模型，说明协作产生起飞临界规模
作者用生态学的强 Allee 效应，讨论失配智能体种群会不会在个体能力不变时起飞。。
提出 COAP，用有状态代码在测试时无模型地控制机器人
提出 ISE 框架，评测 LLM Agent 在知识冲突下的认知谦逊
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。
提出 LGWM，用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
提出基于规则书的递归自我改进，让冻结 LLM 学习显式世界模型
摘要冻结 LLM 用可修订规则书与可执行模型学习环境，并在 ARC-AGI-3 达到 RHAE 上限。