TAS 框架：约束多步 LLM 智能体工作流尾部风险
原文标题：Tail-risk-aware Agent Safety: Constraining Tail Risks Across Multi-step LLM Agent Workflows
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论文提出 TAS（Tail-risk-aware Agent Safety）框架，将智能体工作流建模为依赖的安全状态序列，用 MDP 追踪风险传播，并以共享预算约束罕见但高代价的尾部风险。相比逐步独立验证，TAS 抑制极端失败的同时保留正常场景效用，在三个基准上优于 11 个基线。
- 问题
- 多步智能体工作流中风险会跨步骤传播，逐步独立验证无法捕捉这种依赖。
- 方法
- 把工作流安全状态序列建模为 MDP 追踪风险传播，用共享预算约束罕见高代价的尾部风险，而非平均风险。
- 结果
- 在三个基准上优于 11 个基线。
- 影响
- 为多步工具调用智能体提供可落地的风险预算机制，在压住极端失败的同时不牺牲正常任务效用。
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