arXiv cs.AI·60 天前★ 4

论文提出不可逆性预算:为LLM智能体集群做风险记账与准入控制

原文标题:The Irreversibility Budget: Fleet-Level Risk Accounting and Admission Control for Agent Operating Systems

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AI 智能摘要

该研究提出“不可逆性预算”概念,作为代理操作系统中每个主体的累积风险价值账户,以解决单个代理授权但整体超支的问题。实验表明,该预算能有效限制车队级超支,但依赖感知的保守定价仍是部署的核心挑战。

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问题
单个代理授权都合规,但代理集群整体可能超支不可逆风险。
方法
提出「不可逆性预算」,运行时按主体累计残余风险价值,超支即拒绝边际操作。
结果
逐效应门控下集群可超支租户风险上限达 48 倍,而预算能将正确计价的运行控制在限额内。
影响
代理操作系统需要把不可逆性当作一等资源做全局核算,依赖感知的保守定价是落地关键。
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原始标题:The Irreversibility Budget: Fleet-Level Risk Accounting and Admission Control for Agent Operating Systems
AI 中文标题:论文提出不可逆性预算:为LLM智能体集群做风险记账与准入控制
来源:arXiv cs.AI · 发布于 60 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 4(4)
标签:智能体 / 风险管理 / 操作系统 / AI安全
关键词:agent / risk / irreversibility
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