AI Agent 论文播报｜0428：运行时、安全、评测三线齐下沉

当 Agent 从一次性工具变成要跑好几天的「同事」，运行时怎么设计、安全怎么治理、评测怎么打分——全得重做一遍。今天三篇重点论文分别从这三个方向给出答案，共同指向一个判断：Agent 的下一阶段竞争不在模型，在基础设施。

📌 本期重点论文

• 流式执行的可修订理论（Revisable by Design: A Theory of Streaming LLM Agent Execution）——把 Agent 执行从"下单等外卖"变成"直播加弹幕"：用户中途改需求，不用推倒重来。论文将每个动作按副作用分成四类，证明了最优回滚策略只需一遍扫描，浪费步数比暴力重启少一个数量级。对做 Agent runtime 和工具设计的团队启发极大。
• 多 Agent 跨域合规违规防护（Beyond Single-Agent Alignment: Preventing Context-Fragmented Violations in Multi-Agent Systems）——开头那个数字：前沿模型在企业多 Agent 协作中的合规违规率高达 97.5%。不是模型不聪明，是结构上拦不住。论文提出"上下文碎片化违规"这一新威胁类别，用语义污点令牌和跨域布尔查询实现零信任治理，违规率压到个位数，延迟只多约 100 毫秒。
• ClawMark：多天多模态同事型 Agent 基准（ClawMark: A Living-World Benchmark for Multi-Turn, Multi-Day, Multimodal Coworker Agents）——首个跨工作日、带环境漂移和真实多模态证据的 Agent 评测。1537 个确定性 Python checker，不用 LLM 判分。最强模型严格全通过率仅 20%，最大短板是检测不到环境偷偷变了、以及"嘴上说做了但其实没写回"。

📈 今日趋势

• Agent 评测正从单轮分数转向跨多日、步骤级的轨迹评测，长程运行和错误传播诊断成为新焦点。
• 多 Agent 安全被重新表述为分布式系统的状态一致性与攻击面问题——提示词工程救不了，需要架构级治理。

🧠 今日知识点：Trajectory Evaluation（轨迹评测）

不看最终答案对不对，而是审视 Agent 每一步的动作、工具调用和状态变化是否合理。能把失败拆成感知错、规划错、执行错等环节，直接指向系统该修哪一层。今天三篇论文都在把评测从结果级下沉到轨迹级，这是理解它们的共同底座。

💡 一句话收尾

对做 Agent 平台的团队来说，现在值得投入的不是又一个 demo，而是执行框架（harness）、轨迹评测体系和跨 Agent 治理层这三块基础设施。

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