A Framework for Benchmarking and Aligning Task-Planning Safety in LLM-Based Embodied Agents

📄 arXiv: 2504.14650v1 📥 PDF

作者: Yuting Huang, Leilei Ding, Zhipeng Tang, Tianfu Wang, Xinrui Lin, Wuyang Zhang, Mingxiao Ma, Yanyong Zhang

分类: cs.AI

发布日期: 2025-04-20

备注: 16 pages, 10 figures

💡 一句话要点

Safe-BeAl框架：提升LLM具身智能体任务规划安全性并进行基准测试

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身智能体 大型语言模型 任务规划 安全性 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的具身智能体在任务规划中展现潜力，但其系统性安全性仍待探索，存在潜在风险。
  2. Safe-BeAl框架通过SafePlan-Bench进行安全基准测试，并利用Safe-Align方法将安全知识融入智能体，提升安全性。
  3. 实验结果表明，Safe-BeAl能有效提升智能体的安全性，相比GPT-4基线，安全性提升了8.55%-15.22%，同时保证任务完成。

📝 摘要（中文）

本文提出Safe-BeAl，一个综合框架，用于测量(SafePlan-Bench)和对齐(Safe-Align)基于LLM的具身智能体的行为。SafePlan-Bench建立了一个全面的基准，用于评估任务规划的安全性，包含2027个日常任务和分布在8个不同危险类别（例如，火灾危险）中的相应环境。实证分析表明，即使在没有对抗性输入或恶意意图的情况下，基于LLM的智能体也可能表现出不安全的行为。为了减轻这些危险，我们提出Safe-Align，一种旨在将物理世界安全知识集成到基于LLM的具身智能体中的方法，同时保持特定于任务的性能。在各种设置下的实验表明，与基于GPT-4的具身智能体相比，Safe-BeAl提供了全面的安全验证，并将安全性提高了8.55 - 15.22%，同时确保了任务的成功完成。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决基于大型语言模型（LLM）的具身智能体在执行任务规划时存在的安全问题。现有方法缺乏对智能体安全性的全面评估和有效对齐机制，导致智能体在实际环境中可能产生危险行为，例如引发火灾等。这些问题限制了LLM具身智能体的实际应用。

核心思路：论文的核心思路是构建一个综合性的安全评估和对齐框架，即Safe-BeAl。该框架包含两个主要组成部分：SafePlan-Bench用于全面评估智能体的任务规划安全性，Safe-Align用于将物理世界安全知识融入智能体，从而提升其安全性。通过这种方式，可以在保证任务完成的同时，显著降低智能体产生危险行为的风险。

技术框架：Safe-BeAl框架包含两个主要模块：SafePlan-Bench和Safe-Align。SafePlan-Bench是一个包含2027个日常任务和对应环境的基准测试集，涵盖8个不同的危险类别。Safe-Align是一种安全对齐方法，它将物理世界安全知识集成到LLM中，指导智能体进行更安全的任务规划。整个流程包括：1) 使用SafePlan-Bench评估LLM智能体的安全性；2) 如果发现安全问题，则使用Safe-Align方法对LLM进行安全对齐；3) 重新评估，直到满足安全要求。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个完整的安全评估和对齐框架Safe-BeAl，并构建了SafePlan-Bench基准测试集。与现有方法相比，Safe-BeAl不仅关注任务完成度，更关注智能体在执行任务过程中的安全性。Safe-Align方法能够有效地将安全知识融入LLM，从而提升智能体的安全性，而不会显著降低任务完成性能。

关键设计：SafePlan-Bench基准测试集的设计考虑了各种日常任务和潜在的危险场景，涵盖了8个不同的危险类别，例如火灾、触电等。Safe-Align方法的具体实现细节未知，但其核心思想是将安全知识作为约束条件，引导LLM生成更安全的任务规划方案。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中可能有所描述，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Safe-BeAl框架能够有效提升LLM具身智能体的安全性。与基于GPT-4的具身智能体相比，使用Safe-BeAl框架后，智能体的安全性提高了8.55%-15.22%，同时保证了任务的成功完成。这表明Safe-BeAl在提升安全性的同时，没有显著降低任务完成性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助等领域。通过提升具身智能体的安全性，可以减少潜在的安全事故，提高人机协作的可靠性，促进智能机器人在实际生活中的广泛应用。未来，该研究可进一步扩展到更复杂的环境和任务，并与其他安全技术相结合，构建更安全可靠的智能系统。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) exhibit substantial promise in enhancing task-planning capabilities within embodied agents due to their advanced reasoning and comprehension. However, the systemic safety of these agents remains an underexplored frontier. In this study, we present Safe-BeAl, an integrated framework for the measurement (SafePlan-Bench) and alignment (Safe-Align) of LLM-based embodied agents' behaviors. SafePlan-Bench establishes a comprehensive benchmark for evaluating task-planning safety, encompassing 2,027 daily tasks and corresponding environments distributed across 8 distinct hazard categories (e.g., Fire Hazard). Our empirical analysis reveals that even in the absence of adversarial inputs or malicious intent, LLM-based agents can exhibit unsafe behaviors. To mitigate these hazards, we propose Safe-Align, a method designed to integrate physical-world safety knowledge into LLM-based embodied agents while maintaining task-specific performance. Experiments across a variety of settings demonstrate that Safe-BeAl provides comprehensive safety validation, improving safety by 8.55 - 15.22%, compared to embodied agents based on GPT-4, while ensuring successful task completion.