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AgentSafeEvo：攻防共进化提升智能体安全
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AI 综述
2026年10月15日，AGI Hunt 报道，上海人工智能实验室与复旦大学、上海交通大学、浙江大学等团队提出 AgentSafeEvo，一个面向 LLM 智能体安全的对抗共进化强化学习框架。该框架构建攻击者与防御者之间的博弈：攻击者学习构造能够暴露防御方工具使用弱点的对抗任务，防御者则学习在攻击条件下安全完成任务。为提升训练效果，框架还采用任务内防御者奖励方差作为可学习性引导的任务加权。报道仅介绍该框架的提出与方法设计，未给出具体评测结果、对比基线或开源情况，也暂未见后续进展报道。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月15日 16:17
上海人工智能实验室等团队提出 AgentSafeEvo 攻防共进化强化学习框架，暂无后续评测或开源消息。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- AGI HuntAgentSafeEvo：攻防共进化强化学习提升 LLM 智能体安全性
AgentSafeEvo 由上海人工智能实验室、复旦、上交、浙大等团队提出，是面向 LLM 智能体安全的对抗共进化强化学习框架。它构建攻击者–防御者博弈：攻击者学习构造暴露防御方工具使用弱点的对抗任务，防御者学习在攻击下安全完成任务，并用任务内防御者奖励方差做可学习性引导的任务加权。
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