arXiv · cs.AI· Min-Young Yu, Tony Kim, Jang Won Choi·· 5 小时前
NOMOS将书面策略编译为可静态验证的LLM智能体工具调用门控
NOMOS: Compiling Written Policies into Statically Verified Tool-Call Gates for LLM Agents
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Min-Young Yu, Tony Kim, Jang Won Choi
研究任务与主要进展
NOMOS通过四阶段编译流程，将自然语言策略编译为确定性的工具调用门控，并在不调用证明器、求解器或LLM的情况下用工具模式静态检查修复或拒收37%的航空候选规则和13%的零售候选规则。
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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