Fleets of LLM agents now externalize effects that cannot be fully undone: they move money, deploy code, delete data, and disclose information. Current controls check one effect at a time, so a fleet of individually authorized agents can overdraw its principal's risk under a shared trigger while every local gate stays correct. We propose the irreversibility budget, a cumulative account of residual value-at-risk that a trusted runtime maintains for each principal across agents, workflows, and tenants. Treating irreversibility as a first-class resource, the runtime charges each effect its residual loss below the agent and denies the marginal effect once the aggregate would overdraw the budget. Getting the price right is hard, because effects are heterogeneous, adversarially declared, and correlated. We perform a controlled study in which per-effect gates admit fleet-level overdraws of up to 48 times the tenant's risk limit while the budget holds every correctly charged run within that limit. Conservative, dependency-aware pricing remains the central open problem for a deployable design.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

综述 | Self-Evolving Coding Agents:自进化编程智能体
综述 | Always-On Agents:LLM智能体持久状态与治理
专知会员服务
22+阅读 · 6月30日
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
24+阅读 · 6月4日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
27+阅读 · 5月30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
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
【泡泡图灵智库】Detect-SLAM:目标检测和SLAM相互收益
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月28日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
NetworkMiner - 网络取证分析工具
黑白之道
16+阅读 · 2018年6月29日
李宏毅-201806-中文-Deep Reinforcement Learning精品课程分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月20日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
腾讯:机器学习构建通用的数据异常检测平台
全球人工智能
11+阅读 · 2018年5月1日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15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
1+阅读 · 2015年12月31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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
20+阅读 · 2015年12月31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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
21+阅读 · 2012年12月31日
VIP会员
最新内容
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
7+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
10+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
13+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
8+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
5+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
9+阅读 · 8月31日
相关资讯
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
【泡泡图灵智库】Detect-SLAM:目标检测和SLAM相互收益
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月28日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
NetworkMiner - 网络取证分析工具
黑白之道
16+阅读 · 2018年6月29日
李宏毅-201806-中文-Deep Reinforcement Learning精品课程分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月20日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
腾讯:机器学习构建通用的数据异常检测平台
全球人工智能
11+阅读 · 2018年5月1日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
相关基金
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
1+阅读 · 2015年12月31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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
20+阅读 · 2015年12月31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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
21+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员