StepSafe：面向智能体安全的步骤级及时干预护栏
原文标题：StepSafe: Learning Timely Intervention with Context-Aware Safety Reasoning
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论文提出 ASPO 训练框架与 StepSafe 护栏，针对智能体系统安全的序列性，在每一步诊断动作风险并决定继续、询问或停止。方法通过前缀级阶段对齐与自适应反馈自蒸馏，结合违规分类与干预窗口数据，在五个智能体安全基准上取得开源护栏最优表现，4B 模型 Youden's J 达 53.0。
- 问题
- 智能体安全是序列性的，现有护栏缺少对步骤证据何时足以干预的训练监督。
- 方法
- ASPO用前缀级阶段对齐奖励符合当前阶段的动作，再用自适应反馈自蒸馏让模型自己当教师，产出StepSafe护栏。
- 结果
- 五个智能体安全基准上开源护栏最优，4B模型Youden's J达53.0。
- 影响
- 把安全判断从轨迹事后评估变成逐步可干预，适合需要实时叫停高风险动作的智能体产品。
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StepSafe步骤级护栏用ASPO训练，4B模型Youden's J达53.0，开源护栏中最优。
- •针对智能体安全的序列性，在每一步诊断风险并决定继续、询问或停止
- •ASPO采用前缀级阶段对齐，在同一前缀的多个采样响应间比较并奖励契合阶段的行为
- •自适应反馈自蒸馏让模型自己当教师，利用干预步骤标注与安全步骤误报规则
- •训练数据每步带违规分类与干预窗口，并通过自演化多智能体红队扩展
- •在五个智能体安全基准上取得开源护栏最优，4B模型Youden's J为53.0
为什么重要：把护栏从轨迹级事后评估推进到步骤级及时干预，对需要实时拦截危险动作的智能体部署方是更可用的方案。
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