arXiv cs.AI· Jiaxuan Dai, Tianyi Huang·· 10 天前AI 评分26
TwinCheck：面向有状态工具智能体的证据锚定负孪生验证
TwinCheck: Evidence-Grounded Negative-Twin Verification for Stateful Tool Agents
AI 导读
TwinCheck 是一种推理时验证策略，仅在轨迹满足与局部失败假设绑定的证据条件时才考虑替换工具调用，并构造轨迹锚定的反事实"负孪生"，只有其通过结构检查且成对验证器在两种候选顺序下都更偏好它时才替换。
正文 · AI 翻译
摘要：单个局部看似合理的工具调用就可能使原本成功的智能体轨迹偏离正轨。仅凭怀疑并不足以证明干预的合理性，因为替换本身可能引入验证本意要防止的那种失败。我们提出 TwinCheck，一种推理时验证策略，仅当轨迹满足与轨迹局部失败假设相关联的证据条件时才考虑替换。它构建一个基于轨迹的反事实替代方案，即负向孪生，并且仅当该孪生通过结构检查且成对验证器在两种候选顺序下都更偏好它时，才替换智能体的提议。对于配对评估，精确重放会固定智能体解析后的响应和动作，直到第一次被接受的替换，从而将干预效应与重采样分离。在对 159 个具有完整精确重放配对的多轮 BFCL V4 任务的主要分析中，完整策略将 GPT-5.6 Sol 的任务成功率从 45.3% 提升至 58.5%（95% 任务自助法置信区间 [8.2, 18.8]），且未观察到成功转为失败的退化。总之，这些发现将执行边界修复重新表述为一种受约束的比较，使反事实动作本身成为验证的对象。
| 评论： | 被 NeurIPS 2026 研讨会 Who Verifies the Agents? Toward Reliable Agent Development 接收；被 NeurIPS 2026 第三届研讨会 Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond 接收 |
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2609.26911 [cs.AI] |
| （或使用 arXiv:2609.26911v2 [cs.AI] 引用此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.26911 由 DataCite 提供的 arXiv 颁发 DOI |
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来自：Tianyi Huang [查看电子邮件]
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2026年9月22日星期二 18:09:40 UTC（1,647 KB）
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2026年10月6日星期二 17:58:20 UTC（1,647 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org