arXiv cs.AI· Yanyan Zhang, Fei Shen, Ting Yan, Hao Zhang·· 2 小时前AI 评分32
CASEL：面向可靠长程工具调用智能体的后果感知选择性执行
CASEL: Consequence-Aware Selective Execution for Reliable Long-Horizon Tool-Using Agents
AI 导读
CASEL 是模型无关的运行时分配策略，按校准失败概率、状态相关后果、可逆性等为每次工具调用选择执行、验证、沙箱、审批或弃答。在 20 个种子、每个 12 万条动作的仿真中，有害副作用轨迹从不确定性门控的 14.75% 降至 7.02%，平均归一化危害从 0.184 降至 0.123。干预有效性则为假设而非实测。
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org