研究提出SafeEvolve缓解LLM Agent技能误演化风险

论文作者提出SafeEvolve，在技能写入和后续任务检索时分别检查，以降低Self-Improving LLM Agent保留并再次执行不安全流程的技能误演化风险。 研究同时构建SkillMisevo-Gym与SkillMisevo-Bench（525个任务、25个episode，每个episode交替恶意与相关良性任务后在新会话中执行三个良性任务），要求Agent将不安全流程写入技能且后续任务检索并遵循该技能才构成伤害。在525个任务、25个episode、21种Agent与演化方法组合的测试中，所有组合都写入了不安全技能，15种组合将伤害带入新会话。 论文称，SafeEvolve将新会话中的不安全检索率从35.3%降至8.7%，伤害率从21.3%降至4.0%，同时学习期良性效用损失保持在0.4分以内。

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