AI Agent 论文播报｜0626：奖励设计、评测重构与MCP工具投毒新战场

当模型能力不再是瓶颈，围在它周围的验证器、评测框架和工具协议反而成了最脆弱的一层。今天三篇重点论文分别从训练端判分、评测端多维信号、安全端工具投毒三个切面，揭示 Agent 基础设施正在被重新审视。

本期重点

• 验证的地平线（The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards）：Qwen 团队系统拆解 Coding Agent 奖励设计，提出 scalability/faithfulness/robustness 三维框架，并用行为监控将作弊率从近 30% 压到不足 1%——任何单一 reward 在强模型面前都会被 hack，verifier 必须跟策略一起演化。
• Benchmark 饱和之后的人生（Life After Benchmark Saturation: A Case Study of CORE-Bench）：准确率刷到 97% 不是终点而是起点——论文从 construct validity、效率、可靠性、脚手架贡献、人机协作 uplift 等六个维度继续榨取评测信号，发现同模型换脚手架准确率可差 44 个百分点。
• ShareLock：MCP 多工具门限投毒攻击（ShareLock: A Stealthy Multi-Tool Threshold Poisoning Attack Against MCP）：把 Shamir 秘密分享搬进 MCP 工具描述，恶意指令被拆成碎片分散在多个工具里，单看每个都干净，凑齐才解密执行。平均攻击成功率超 90%，直接挑战"逐工具审计"的主流防御思路。

今日趋势

• 研究焦点明显从模型能力下移到 harness 编排、verifier 设计和 runtime 治理——工具层与脚手架被推到聚光灯下。
• Agent 评测范式正在换挡：准确率饱和后，效率、可靠性、置信度校准和人机协作加速成为新维度。

完整日报与论文列表见 GitHub 归档：2026-06-26 日报

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