arXiv · cs.AI· Yuanjian Xu, Jinyi Han, Jianing Hao, Yuxuan Sun, Fanyang Lu, Richeng Xuan, Guang Zhang, Zhichao Hu·· 1 天前
AgentPerturb：评估LLM Agent在受控交互扰动下的鲁棒性
AgentPerturb: Evaluating LLM Agent Robustness under Controlled Interaction Perturbations
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作者：Yuanjian Xu, Jinyi Han, Jianing Hao, Yuxuan Sun, Fanyang Lu, Richeng Xuan, Guang Zhang, Zhichao Hu
研究任务与主要进展
AgentPerturb提出统一的LLM Agent扰动鲁棒性评估框架，并在APEX-Agents和Toolathlon上量化前沿模型的性能变化。研究发现，扰动会持续降低Agent表现，不同任务环境中的主要脆弱点不同；轨迹分析显示，Agent很少识别被修改的输入，常在未经验证的情况下传播受污染信息，成功的受扰动轨迹还可能需要更多计算。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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