少量新增技能即可显著抬高智能体组合违规率
资讯摘要
论文提出“技能冲突”（CoS）问题：单独检查每个Agent Skill无法排除组合后的策略违规，即某用途产生的产物或评估信号被下游复用却未保留原有授权限制。作者归纳出四种反复出现的机制，并据此设计CoSA攻击，通过向现有技能池加入本地可准入技能来补充缺失业务操作或重塑产物交换、决策复用与目标/动作绑定，且不改动现有技能与运行时权限。论文构建CoSA-Bench，含招聘、财务、IT和业务共288个任务，在五个LLM和三种智能体框架上，加入量不超过原池5%即把违规率从35.02%升至58.45%。作者还提出轻量级框架层防护，在OpenClaw招聘任务上将违规率从65.28%降至6.67%。
要点速读
- 论文定义Conflict of Skills（CoS）：技能组合后可能产生单独检查无法发现的策略违规，并归纳四种机制。
- CoSA通过向技能池加入不超过原池5%的本地准入技能，在五个LLM和三种框架上使违规率从35.02%升至58.45%。
- 作者提出框架层信息流与授权检查防护，在OpenClaw招聘任务上把违规率从65.28%降至6.67%，良性任务完成率从66.67%变为65.00%。
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采集于 2026/10/28 08:00:17（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。