摘要
本文指出，授权 - 执行差距（AEG）是开放世界智能体面临的关键安全隐患，即用户授权意图与智能体实际执行行为之间的偏离。由于智能体自主调用工具、管理持久状态及多智能体协作，微小的授权偏差可能导致不可逆危害。文章将 AEG 归因于委托不完整、通道腐败和组合碎片化三类结构性根源，主张需在执行过程中进行动态完整性检查，而非仅依赖事前过滤或事后审计，并呼吁研究应报告过程级证据以定位 AEG 来源。
AI 推荐理由
论文聚焦智能体跨工具执行中的授权与行为偏差，核心涉及工具使用安全机制。
研究机构
Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China
Nanjing University of Posts and Telecommunications, China
University of Oxford, UK
Chinese University of Hong Kong, China
State University of New York at Buffalo, USA
论文信息