论文用生成式 Agent 建模模拟私有测试集对评分与用户体验差距的影响
用混合生成式多智能体仿真考察基准留出对评分与满意度差距的影响
- arXiv
- 2610.09296
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- 层
- 应用层
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- 多智能体
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用混合生成式多智能体仿真考察基准留出对评分与满意度差距的影响
构建 BazaarBench,评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为
BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题,提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。
提出检测、结构化与 GSPO 流程,降低共识生成的提示注入错位
这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文,分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。
测量多智能体博弈中数值信号的结构及其对合作的影响
四种 LLM 在四个经典两人博弈中交换无预设语义的数字时,消息结构可以跨模型出现,合作水平的变化则不能跨模型外推。
提出 MIRROR,用多路径摘要多数表决保障多智能体通信完整性
MIRROR 是 LLM 多智能体通信层上的多路径法定人数完整性原语,只处理不透明字节,不解释消息内容。要处理的是 Agent-in-the-Middle:中介合法终结 TLS 后可改在途消息,而语义校验有推理开销和误拦,签名又要求私钥管理。做法是生成结束后复制同一规范化载荷。
提出 BDA,按辩证动作可靠性加权聚合多 LLM 议会以抵抗持续对抗
BDA 是一种不另调 LLM 的多 LLM 议会聚合方法,同时处理置信度校准和持续不可靠席位。
提出 MiniRep,在多智能体辩论聚合中结合当前质量、风险与历史声誉并限制克隆组
MiniRep 是面向恶意智能体的 MAD 声誉聚合,只作用在 Decide 阶段。
提出 MADBench,评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准,用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
提出 VirusCascade,联合操纵商品描述与交互轨迹以劫持推荐智能体协同反思
VirusCascade 是针对推荐智能体协作反思的 black-box targeted promotion 攻击研究。 攻击者只改商品描述和少量账号的普通交互,试图让目标商品获得更多良性用户曝光。
测量多智能体交接中错误上游消息覆盖下游正确答案
这项受控研究考察多智能体 draft-review 交接里,一条上游消息会怎样改变下游原本能做对的判断。下游同时看到任务证据和上游消息。作者固定证据,比较消息隐藏、原样展示和结论反转,用消息价值τ和交互Γ分开“消息有用”和“消息有害”,并把能独立答对却改成上游具体错答称为substitution。
提出 AttestChain,将供应链安全智能体报告签名上链并据此控制发布
AttestChain 是一个把 LLM 安全检查、智能体身份验证和许可链发布策略连接起来的软件供应链防御框架。。
提出 CAVEAT 基准,评测激励失配市场中计算机使用 Agent 的购买决策退化
摘要提出 CAVEAT 基准揭示智能体在商业偏好下的决策退化,诊断出三类失效并给出缓解方案。
提出 Emergence World,对长时程多智能体系统开展对抗压力测试
摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性,单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。
提出 WolfBench,测量金融智能体社会中有害智能体规模带来的集体崩溃
WolfSociety 把多智能体安全写成受控金融社会中的集体失败问题:智能体经社交网络交流,并在共享市场里交易,形成从交流到行动再到后续决策的闭环。
部署方侧的两层证明,用来在多智能体跨部署方委托之后回答两个事后问题:谁放出了这些字节,这条跨部署方边有没有父方授权。
用演化算法构造 mind virus 并测量其在多智能体中的传播
提出权威链劫持与轨迹引导策略演化,劫持搜索 Agent 的证据链
摘要论文揭示了多步搜索智能体在受限中间人操纵下的脆弱性,提出 ACH 策略与 TGSE 演化方法并完成系统验证。
构建 ForesightSafety-TIDE 评测欺骗对多智能体事实恢复的影响
复现 AgentCF 上的多智能体攻防并刻画连通性作用
作者在 AgentCF 上研究连通性如何改变多智能体协同过滤的攻防,复现已有方法而不是提出新载荷。
提出多智能体流水线的边界攻击,使对抗内容作为可信输入跨层传播
作者把多智能体 LLM 流水线的对抗问题定义为缺少边界校验,并用生产轨迹和受控实验检查脆弱性来自架构还是骨干模型。中间输出未经验证就传给下游。作者认为,一旦某级接受对抗内容,后续智能体会把它当作可信输入。