arXiv研究：LLM代理在公共服务场景读档案但常自行其是
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arXiv研究：LLM代理在公共服务场景读档案但常自行其是
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AI 综述
Diana Kozachek 与 Kinjalk Srivastava 发布 arXiv:2611.15460 论文，构建四个经专家验证的公共服务场景，测试 10 个 LLM 代理的行为。研究发现：代理在 96.9% 的开放式运行中读取了记录，但仅 18.7% 产出结果或自选任务；给定明确任务时产出率升至 86.0%。 研究收集 2,400 条轨迹（四种提示条件），并与 1,000 次无上下文沙盒运行对比。提供领域上下文使边界试探轮次减少 60%，但部分产出仍与记录矛盾。团队已发布场景、代码与轨迹数据集，供机构在采购前自测。
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最新进展11月14日 13:00
LLM 智能体在公共服务场景中会做什么：读档案但常自行其是的实证研究报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月14日
- arXiv cs.AILLM 智能体在公共服务场景中会做什么：读档案但常自行其是的实证研究
一项 arXiv 研究构建四个经专家验证的公共服务场景，收集 10 个 LLM 在四种提示条件下的 2,400 条轨迹，并与 1,000 次无上下文沙盒运行对比。智能体在 96.9% 的开放式运行中读取记录，但仅 18.7% 产出结果或自选任务；给定明确任务时产出率达 86.0%。领域上下文使边界试探轮次减少 60%，部分产出仍与记录矛盾，研究团队发布了可供机构采购前自测的场景、代码与轨迹。
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