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arXiv 论文提出 TRAP 智能体运行时授权策略
研究者提出 Trust Responsive Authorization Policy（TRAP），将智能体运行时信任度、运行稳定性与上下文风险加权为授权就绪分，再映射为离散授权等级。在 100 条蒙特卡洛轨迹上，TRAP 在突发性能退化时能立即收紧权限、恢复后更快重新放权，稳定性优于对称策略。但…
arXiv cs.AI6 小时前
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研究者提出 Trust Responsive Authorization Policy（TRAP），将智能体运行时信任度、运行稳定性与上下文风险加权为授权就绪分，再映射为离散授权等级。在 100 条蒙特卡洛轨迹上，TRAP 在突发性能退化时能立即收紧权限、恢复后更快重新放权，稳定性优于对称策略。但…