agent-risk：面向 AI 智能体变更的风险评估框架

研究者提出 agent-risk，用于在修改已部署 AI 智能体（如更严格的安全门、更换模型）前，基于现有日志评估变更风险。在 bash 沙箱中，仅凭 7,200 条 episode 日志无法判定两个重试门，而从保存状态重跑各门被拦截的 episode，以实时测试一半的智能体调用量即复现两个线上决策。缺少逐步危害记录时，停止门的认证危害上限最高上升 2.5 倍。