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SHE: Trajectory-driven Safety Harness Evolution for LLM Agents
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- SHE framework evolves LLM agent safety by learning from failures and decomposing controls into four modular components: prompts, rules, memory, and tool policies.
- Pourquoi ça compte
- Relevant for engineers deploying LLM agents who need safety mechanisms adapting to emerging risks instead of staying static post-deployment.
- Vigilance
- Results demonstrated on specific benchmarks; real-world deployment generalization and long-term evolution stability remain unproven.
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- agent
- llm
- language model
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The Agent Architect
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