arXiv · cs.AI· Fengrui Fan, Huahao Wang, Jingyi Fang, Yutao Hu, Yueming Wu, Deqing Zou·· 5 小时前
LLM Agent技能静态不一致性未必等同于运行时风险：行为分析
Why Static Skill Inconsistencies Do Not Equate to Runtime Risks: A Behavioral Analysis of LLM Agent Execution
arXiv:2610.18927v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Fengrui Fan, Huahao Wang, Jingyi Fang, Yutao Hu, Yueming Wu, Deqing Zou
研究任务与主要进展
一项研究审计了575个社区与基准技能包，人工验证出1,182项跨文档、脚本和配置文件的契约不一致性。作者随后构建包含49个可执行Agent任务、3个代表性LLM和441组配对执行轨迹的对照评估，比较NoSkill、OriginalSkill与FixedSkill三种设置，并量化已解决缺陷的实际影响；当前材料未说明具体影响结果。
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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