追踪自适应代理的行为轨迹

技能文件等文本配置定义了现代代理的行为，并随人工或自主编辑而演化，直接引导未来交互。本文提出一种框架，通过在文本嵌入空间定义方向来量化代理“特质”。该方法训练线性模型学习特质向量，并通过投影嵌入差异对技能编辑进行评分。实验显示，在检测敏感数据获取倾向的特质评估中，符号分类准确率达 91.2%，斯皮尔曼相关系数为 0.82。此外，文章构建了基于可信中介的代理间协议，支持相互评估技能更新。