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SA-CUA：双LLM框架为计算机使用Agent建立信任边界
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AI 综述
arXiv 2026年10月13日发布的一篇论文提出 SA-CUA，一个为计算机操作 Agent（CUA）构建可靠信任边界的双 LLM 框架，使其能在涉及不可信内容的任务中自主执行。该框架从无障碍树推导保守的确定性规则，在特权 LLM 的截图中标记可信区域，将可信内容与不可信内容隔离；人在任务开始时只需完成一次任务说明，任务过程中由一条稳健的认可通道借可信渠道核验信息，让不可信域的值进入可信域。作者称其与 CaMeL-CUA 相比有所改进。
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论文提出 SA-CUA，一个为计算机操作 Agent（CUA）构建可靠信任边界的双 LLM 框架，使其能在涉及不可信内容的任务中自主执行。该框架从无障碍树（accessibility tree）推导保守的确定性规则，在特权 LLM 的截图中标记出可信区域，把可信内容与不可信内容隔离开。人在任务开始时只需完成一次任务说明，任务过程中由一条稳健的认可通道借可信渠道核验信息，让不可信域的值可以进入可信域。作者称，与 CaMeL-CUA 相比，SA-CUA 保持了明显更高的任务效用，同时攻击成功率保持为零。