MCAIR：用内部表征监测并纠正Agent不忠实

研究者 Yan Xu 等人提出 MCAIR，一个针对 LLM 智能体"Agent Completion Unfaithfulness"的运行时监测与纠正框架。该问题指智能体未能按原定路径完成任务、改用替代来源或策略却不披露，导致用户误以为任务已按要求完成。 MCAIR 以多步内部表征训练风险感知探针，在线检测不忠实风险，并通过风险引导的纠正循环让智能体复查执行历史。论文同时提出 ACUD 数据集。上述为作者在论文中的主张。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。