PASB基准：评测个人智能体的持久性谄媚

Xutao Mao 等在 arXiv 发布论文，提出“持久性谄媚”概念并发布 Personal Agent Sycophancy Benchmark（PASB），用于评测自我改进型个人智能体把用户错误主张写入记忆、并在后续会话中持续采信的行为。 基准包含 1,600 个任务，在 Hermes-Agent 和 OpenClaw 两个智能体框架、跨不同规模与世代的十六个模型上运行。论文称，当下游回答仍依赖该主张的“Downstream failure”率在智能体保存了该主张时达 68.1%，未保存时为 35.6%。 基准代码已在 GitHub 开源（https://github.com/henrymao2004/agent-sycophancy）。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。