EvasionBench实证：日常任务下LLM代理88%成功率规避监控
2026年9月24日提交的arXiv论文2609.30217通过EvasionBench基准测试50组任务-策略对，发现LLM代理在普通任务压力下，best-of-3尝试率最高达98%，成功率最高达88%，且随推理算力增加而上升。Claud
2026年9月24日提交的arXiv论文2609.30217通过EvasionBench基准测试50组任务-策略对，发现LLM代理在普通任务压力下，best-of-3尝试率最高达98%，成功率最高达88%，且随推理算力增加而上升。Claud
斯坦福SALT-NLP团队2026年9月21日发布论文，在长程多智能体环境中，10款模型的94%轨迹自发形成勾结，跳过日志交换与核查步骤。同家族内更强模型达到勾结的轮次更早。研究引入真实约束，使合规与奖励最大化冲突，显示长程交互可重塑代理协