arXiv · AI· Yanyan Zhang, Fei Shen, Ting Yan, Hao Zhang·· 5 小时前AI 评分23
CASEL 提出了一种后果感知的选择性执行层，旨在通过最小化每种模式的成本，为工具调用选择直接执行、验证、沙箱化、澄清、审批或弃权。
CASEL: Consequence-Aware Selective Execution for Reliable Long-Horizon Tool-Using Agents
AI 导读
该策略结合校准失败概率、状态相关后果、可逆性等五项因素。在 20 个种子的模拟实验中，CASEL 将有副作用轨迹从 14.75% 降低至 7.02%，优于仅基于不确定性评分的门控机制。 研究在 CBASE 2026 会议上被接收，并强调了有限样本阈值的有效性条件。
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