KC-Bench：评估LLM智能体知识冲突处理
原文标题：KC-Bench: A Dynamic Interactive Benchmark for Evaluating Knowledge Conflicts in LLM Agents
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KC-Bench是一个动态交互基准，用于评估LLM智能体在工具使用中处理知识冲突的能力，涵盖世界知识冲突、输入不一致和时间冲突。238个任务经人工筛选，结合用户模拟器和状态工具。评估九个模型显示，没有模型能在所有场景可靠处理事实纠正、身份一致性检查和时间冲突解决，且遗漏冲突可能传播至工具调用。
- 问题
- LLM 智能体调用工具时，需在行动前调和用户指令、参数知识与环境观测之间的冲突。
- 方法
- 提出 KC-Bench 多轮交互基准，覆盖世界知识冲突、输入不一致、多源时间冲突，结合用户模拟器与有状态工具。
- 结果
- 238 个任务、9 个模型（含 DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、MiniMax-M3）均无法在所有场景可靠处理冲突。
- 影响
- 做工具调用智能体的团队需把冲突检测前置，否则遗漏的冲突会传播到工具调用甚至受保护数据流。
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KC-Bench 用 238 个任务测九个模型，无一能可靠处理三类知识冲突
- •覆盖世界知识冲突、输入不一致、多源时间冲突三类场景，任务从 1000+ 候选中人工筛出 238 个
- •评测对象含 DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、MiniMax-M3 等九个模型，跨领域表现差异显著
- •没有模型能在所有设置下同时可靠完成事实纠正、身份一致性检查与时间冲突消解
- •模拟环境中被遗漏的冲突会传播到工具调用或受保护数据流
- •基准定位为模型级诊断，而非对完整智能体框架排名
为什么重要：工具调用型智能体的失败常源于冲突未被识别而非能力不足；该基准给出可复现的定位手段，对做 agent 安全与执行防护的团队有直接参考价值。
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