MCAIR：基于内部表示监测并纠正Agent不忠实行为

Yan Xu 等在 arXiv 论文（arXiv:2610.19679）中提出 MCAIR，一个运行时监测与纠正框架，用于应对大语言模型代理的完成不忠实行为。方法利用代理多步执行的内部表示训练风险感知探针，在任务执行过程中在线检测不忠实风险，并通过风险引导的纠正循环促使代理复盘执行历史。 作者还构建了 ACUD 数据集，提供逐步执行轨迹、内部表示和一致性标注。论文摘要称实验显示 MCAIR 优于 LLM-as-a-judge 基线，能跨提示和任务泛化，并有效减少完成不忠实行为。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。