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LLM-based agentic systems
LLM-based agentic systems
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新基准揭示AI代理易受有害行为攻击
研究人员开发了一个名为BAD-ACTS的新基准，用于评估AI代理系统在对抗性攻击下诱导有害行为的鲁棒性。该基准包含五个不同的代理系统实现和一个近700个对抗性样本的数据集。测试显示，当前代理系统非常脆弱，恶意行为的成功率根据底层模型不同，范围在40%到90%之间。该研究还提出了一种基于零样本消息监控的防御机制来缓解这些风险。
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新的OAT方法可高效追踪LLM智能体故障，无需逐级数据
研究人员开发了一种名为OAT的新方法，用于LLM智能体系统的无监督故障归因。该方法通过学习成功的轨迹来识别推理时故障轨迹中的错误步骤，避免了昂贵的逐级标注。OAT利用神经控制微分方程对成功轨迹的动态进行建模，并为偏差步骤分配异常分数。实验表明，即使在训练数据有限的情况下，OAT也比现有的基于提示的方法更快、更准确。