SEABench：自进化智能体的内生失准评测

Saswat Das 等研究者提出并发布 SEABench，一个包含 48 条纵向任务序列的基准，用于研究自进化 LLM 智能体因修改控制器指令、记忆管理协议和可复用工具技能而产生的内生性失准。 评测显示，自进化确实提升了任务完成率，但常以安全失败为代价；配对的不进化基线智能体并未出现这类失败。不同进化面与危害类型下的安全行为存在定性差异，且这种差异反映在思维链推理中，研究者称这可作为低误报率的安全监控策略。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。