arXiv cs.AI· Ravil Akhtyamov·· 9 天前AI 评分27
将运行时 harness 作为唯一可变层：信贷流水线中 LLM 智能体的合规受限自演化与可度量准入闸门
The Harness as the Only Mutable Surface: Compliance-Bounded Self-Evolution of LLM Agents in Credit Pipelines, with a Measured Admission Gate
AI 导读
该研究提出把 LLM 智能体的自演化限制在运行时 harness（指令文本、工具调用逻辑与基础组件组合）内、保持模型权重不变，使每次适配都成为带原因和测试的 diff。
正文 · AI 翻译
摘要：自我改进的 LLM 智能体能够使信用流水线适应规则变化，但一个重写自身的智能体会破坏监督者所审查的产物：一项具名变更、一次记录的测试、一次批准。我们认为，只有当自我演化被限制在运行时框架（指令文本、工具调用逻辑和原语组合）之内、而模型权重保持固定时，它才是可审查的，这样每一次适应都是一个带有原因和附带测试的 diff。我们给出了一个基于该边界的双环引擎，其中有一个准入闸门会在部署前写入哈希链记录，并在仿真中对该闸门进行度量，使用模拟智能体和种子搜索提议器而非语言模型。在三个严重程度下的三类监督性重新解释中，各 10 个种子，带闸门的环路在 7,449 个候选变更中接纳了 144 个，其中没有一个在留出历史上使误差恶化，并在每个低和中严重程度单元中将假阳性率恢复到 oracle 水平，且未提高漏报标志。当闸门被替换为无界系统所采用的检查（近期轨迹中可见更少误差）时，同样的环路接纳了 309 个有害变更，并在 90 次运行中的 49 次里使漏报标志高于 10%：假阳性下降是因为筛查被放宽了。在偏移前标签上评估时，闸门拒绝了每一个候选，因此重新解释必须被编码为一条重新标记历史的规则。参数性和范围性偏移被局部修复，结构性偏移只能通过原语替换来修复；在最高结构性严重程度下，闸门的固定容差在一半的种子中阻止了正确的替换。我们将这些机制映射到欧盟《人工智能法案》中关于高风险信用评分的条款，并指出 2026 年 4 月的美国模型风险指南将智能体式 AI 排除在其范围之外。
| 评论： | 14 页，5 张表。代码、配置和每次运行的输出：此 https URL（v0.6.0，doi:https://doi.org/10.5281/zenodo.23207546） |
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| ACM 分类： | I.2.11; K.5.2 |
| 引用为： | arXiv:2610.10629 [cs.AI] |
| （或本版本使用 arXiv:2610.10629v1 [cs.AI]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.10629 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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2026 年 10 月 7 日星期三 12:33:48 UTC（22 KB）
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