Stateful personal agents increasingly maintain long-term user profiles, episodic memories, and reusable skills. This persistence turns conversational sycophancy into a state-writing failure: accepted user-centric claims can be committed as lasting preferences, background facts, or workflows and later reused after the original conversation is gone. We call this persistent sycophancy and introduce the Personal Agent Sycophancy Benchmark (PASB), a 1,600-task benchmark that traces whether a conversational claim is accepted, written into durable agent state, and reused in a later neutral query. Unlike prior benchmarks that provide pre-written memories, PASB evaluates real agents (Hermes-Agent and OpenClaw) that decide what to store. It isolates the write process by combining four scenario framings with four temporal delivery patterns and separating a five-turn persist stage from a cleared three-turn query stage, ensuring downstream effects arise only from durable state. Across twelve models, the commit boundary is the key inflection point: downstream failure increases from 45.0% in session-only episodes to 71.9% after commitment, a consistent increase of 27.0 percentage points. Committed claims exhibit three write-time patterns: status promotion, attribution removal, and scope broadening. These patterns become stronger under memory-like or procedural framing, repeated reinforcement, and even across domain boundaries. These results show that agent sycophancy is fundamentally a state-writing governance problem. Once user content is committed to durable memory, safety must govern what agents write, not only what they say. PASB identifies the write-time controls needed to gate risky commits while preserving the source, role, and scope of stored content beyond response-level mitigations.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
18+阅读 · 6月24日
Agent有望定义万亿劳动力市场
专知会员服务
20+阅读 · 2025年6月11日
Agent建模讲义:复杂系统与Agent模型
专知会员服务
83+阅读 · 2024年4月24日
AI Agent,大模型时代重要落地方向, 42页ppt
专知会员服务
292+阅读 · 2023年10月12日
笔记 | Deep active learning for named entity recognition
黑龙江大学自然语言处理实验室
24+阅读 · 2018年5月27日
Representation Learning on Network 网络表示学习
全球人工智能
10+阅读 · 2017年10月19日
看完后,别再说自己不懂用户画像了
R语言中文社区
15+阅读 · 2017年8月28日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
7+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
3+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
4+阅读 · 8月31日
受限仓库多智能体取送中的动态安全等待点选择
《国防技术管理》印度智库报告最新45页
专知会员服务
5+阅读 · 8月28日
《美陆军最新条令:保障行动》
专知会员服务
5+阅读 · 8月28日
算法战场:人工智能如何重新定义军事力量
专知会员服务
8+阅读 · 8月28日
相关VIP内容
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
18+阅读 · 6月24日
Agent有望定义万亿劳动力市场
专知会员服务
20+阅读 · 2025年6月11日
Agent建模讲义:复杂系统与Agent模型
专知会员服务
83+阅读 · 2024年4月24日
AI Agent,大模型时代重要落地方向, 42页ppt
专知会员服务
292+阅读 · 2023年10月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员