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SHE: Trajectory-driven Safety Harness Evolution for LLM Agents
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers propose SHE, a framework that evolves LLM agent safety controls by learning from failure trajectories and decomposing the harness into four modular components.
- Warum es zählt
- Matters for engineers deploying LLM agents who need safety mechanisms that adapt to emerging risks rather than remaining static after deployment.
- Achtung
- Paper shows results on specific benchmarks; generalization to real-world deployment scenarios and long-term evolution stability remain undemonstrated.
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- agent
- llm
- language model
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The Agent Architect
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