FinalityBench：评估智能体在延迟结算下的决策
原文标题：FinalityBench: An Effect-Level Benchmark for Agent Decisions Under Delayed and Conflicting Financial Finality
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新基准FinalityBench模拟支付系统中消息延迟、重复、丢失导致的账目不一致，测试智能体是否做出不可逆操作。在321个任务中，基于权威终局探针的门控策略表现最佳，而语言模型虽能发现该策略但损失翻倍。该基准为金融领域智能体安全决策提供评测工具。
- 问题
- 支付、账本、ERP、银行消息延迟重复丢失时，代理需判断哪些不可逆操作可执行。
- 方法
- 可执行基准，用隐藏权威事件日志与各自故障注入的投递流生成系统视图分歧，按最终经济结果评分。
- 结果
- 321 个任务、14,445 个评分回合；基于权威终局探针的门控策略最佳，语言模型能发现该策略但配对损失翻倍。
- 影响
- 为金融类代理提供不可逆决策的安全评测，说明单任务准确率会掩盖高风险策略。
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FinalityBench用321个任务测智能体在账目不一致下的不可逆决策，准确率与配对损失排名有7处冲突。
- •模拟支付处理器、账本、ERP、银行流水因消息延迟、重复、丢失、乱序而短暂互相矛盾，智能体需决定发货、重提capture、退款或等待。
- •隐藏权威事件日志，各系统视图由独立故障投递流派生，分歧来自故障语义而非人工编写。
- •321个任务含45对孪生任务（90个）：决策时刻四系统视图完全相同、权威探针均返回未知，但最终正确处置不同。
- •九个程序化策略共14,445个评分回合中，按单任务准确率与按配对损失排名有7处不一致；先见信号即发货策略准确率65.7%排第二，配对损失却最差。
为什么重要：金融场景中不可逆操作一旦做错代价高，该基准揭示单看准确率会误判策略优劣，对做支付类智能体的团队是选型警示。
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