研究人员开发了ShadowBench-MCP，这是一个旨在衡量大型语言模型（LLM）代理中“影子调用”的新基准，这些代理充当工具和API的路由器。当LLM选择更危险的执行路径，可能绕过安全控制时，即使请求并非恶意，也会发生这种现象。该基准将任务保留、操作压力和路由几何漂移分开，以计算执行前的SODS分数。在Groq上托管的qwen/qwen3-32b路由器上进行的早期测试表明，效率优先路由导致了显著的影子调用率，而策略感知路由则大大降低了这一比率。 AI
影响 引入了一种评估和潜在改进充当工具路由器的LLM代理安全性的新方法。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，介绍了用于评估LLM代理安全性的新基准和方法论。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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