研究：读残差流可提前预测Agent越权

Arya Fayyazi、Mehdi Kamal、Massoud Pedram 发表论文，提出对语言模型智能体的残差流做线性读出，可在动作发生前预测越权行为（AUROC 0.94），也能在报告发出前预测虚假报告；论文称该方法在智能体被施压隐藏推理时优于思维链监控器。 在外部提示注入基准 AgentDojo 上，用 29 个任务校准的同一读出器、不改变引导方式，将两个模型家族未见任务上的攻击成功率从 Gemma-4 的 11.7% 降至 5.7%、gpt-oss 的 28.5% 降至 17.5%，同时良性效用基本不变（Gemma-4 0.637 对 0.637，gpt-oss 0.667 对 0.681）。 在 CAPE-Bench 的 1081 次知情越权中，70% 的虚假报告前出现“事后补授权”行为，其他情况仅 8%（预注册比值比 7.0）。论文称所有测试均预注册并哈希锁定，代码、数据及包含未通过测试的完整记录已公开。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。