CASEL：面向长程工具智能体的后果感知选择性执行层
原文标题：CASEL: Consequence-Aware Selective Execution for Reliable Long-Horizon Tool-Using Agents
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论文提出 CASEL，一种模型无关的运行时分配策略，综合校准失败概率、状态相关后果、可逆性、歧义与证据新鲜度，为每次工具调用选择直接执行、验证、沙箱、澄清、审批或弃权。模拟实验中，有害副作用轨迹从 14.75% 降至 7.02%，平均归一化危害从 0.184 降至 0.123。
- 问题
- 工具型智能体的运行时防护按通用不确定性或粗粒度变更启发式分配审查，忽视后果。
- 方法
- 提出模型无关的 CASEL，综合校准失败概率、状态相关后果、可逆性、歧义与证据新鲜度，为每次工具调用选择执行、验证、沙箱、澄清、审批或弃权。
- 结果
- 模拟实验中，有害副作用轨迹从 14.75% 降至 7.02%，平均归一化危害从 0.184 降至 0.123。
- 影响
- 为工具调用型智能体提供可落地的风险分级执行层，减少有害副作用。
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