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CASEL：工具智能体的后果感知选择性执行层
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AI 综述
2026 年 10 月 28 日，arXiv cs.AI 一篇论文提出 CASEL，一种与具体模型无关的运行时分配策略：它依据校准后的失败概率、与状态相关的后果以及可逆性，为每一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，与不确定性门控基线相比，有害副作用轨迹占比从 14.75% 降至 7.02%，平均归一化危害从 0.184 降至 0.123。论文同时说明，这些干预的有效性目前只是假设，尚未经过实测。
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最新进展10月28日 12:00
论文报告 CASEL 将有害副作用轨迹占比从 14.75% 降至 7.02%，但干预有效性尚未实测。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.AICASEL：面向可靠长程工具调用智能体的后果感知选择性执行
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。
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