Enhancing LLM Agent Safety via Causal Influence Prompting

📄 arXiv: 2507.00979v1 📥 PDF

作者: Dongyoon Hahm, Woogyeol Jin, June Suk Choi, Sungsoo Ahn, Kimin Lee

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-07-01

备注: Accepted at ACL 2025 Findings, Source code: https://github.com/HahmDY/causal_influence_prompting.git

💡 一句话要点

提出因果影响提示CIP，提升LLM Agent在复杂任务中的安全性

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

关键词: LLM Agent 安全性 因果推理 因果影响图 决策过程

📋 核心要点

  1. 现有LLM Agent在复杂任务中存在潜在风险，难以保证决策的安全性与可靠性，可能导致意外后果。
  2. 论文提出因果影响提示（CIP）方法，利用因果影响图（CID）建模Agent决策过程，预测潜在风险并指导安全决策。
  3. 实验表明，CIP方法在代码执行和移动设备控制任务中显著提升了Agent的安全性，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

随着由大型语言模型（LLM）驱动的自主Agent在各种辅助任务中展现出潜力，确保其安全可靠的行为对于防止意外后果至关重要。本文介绍了一种名为CIP的新技术，该技术利用因果影响图（CID）来识别和减轻Agent决策带来的风险。CID提供了一种结构化的因果关系表示，使Agent能够预测有害结果并做出更安全的决策。我们的方法包括三个关键步骤：（1）基于任务规范初始化CID，以概述决策过程；（2）使用CID指导Agent与环境的交互；（3）基于观察到的行为和结果迭代地改进CID。实验结果表明，我们的方法有效地提高了代码执行和移动设备控制任务中的安全性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM Agent在复杂任务中安全性不足的问题。现有的LLM Agent在面对复杂环境时，难以预测决策可能带来的潜在风险，缺乏有效的安全保障机制，容易产生意外或有害的行为。例如，在代码执行或移动设备控制等任务中，不安全的Agent行为可能导致系统崩溃或数据泄露。

核心思路：论文的核心思路是利用因果影响图（CID）来显式地建模Agent的决策过程和潜在风险。CID能够清晰地表示Agent的决策、环境状态以及它们之间的因果关系，从而帮助Agent预测不同决策可能带来的后果。通过在决策过程中考虑CID中的因果关系，Agent可以避免选择可能导致有害结果的行动。

技术框架：CIP方法包含三个主要步骤：1) CID初始化：根据任务规范构建初始的CID，明确Agent的决策变量、环境状态变量以及它们之间的因果关系。2) CID引导的交互：在Agent与环境交互的过程中，利用CID指导Agent的决策。Agent在选择行动之前，会评估该行动在CID中可能产生的影响，并选择风险最小的行动。3) CID迭代优化：根据Agent与环境交互的实际结果，不断地更新和完善CID。如果Agent的某个行动导致了意外的有害结果，则在CID中添加相应的因果关系，以便Agent在未来的决策中避免类似的错误。

关键创新：CIP方法的关键创新在于将因果推理引入到LLM Agent的决策过程中。与传统的基于强化学习或模仿学习的方法不同，CIP方法不需要大量的训练数据，而是通过显式地建模因果关系来提高Agent的安全性。此外，CIP方法还能够解释Agent的决策过程，使其更加透明和可信。

关键设计：CID的构建是CIP方法的关键。论文中，CID的节点表示Agent的决策变量和环境状态变量，边表示它们之间的因果关系。Agent在决策时，会使用CID来评估不同行动的潜在风险，并选择风险最小的行动。具体的风险评估方法可以根据任务的特点进行设计。例如，可以定义一个风险函数，该函数根据CID中不同因果路径的概率来计算行动的风险值。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CIP方法在代码执行和移动设备控制任务中显著提升了Agent的安全性。例如，在代码执行任务中，CIP方法能够将Agent的安全执行率提高到90%以上，相比于没有使用CIP的Agent，安全执行率提升了20%以上。在移动设备控制任务中，CIP方法也能够有效地避免Agent执行有害操作，例如删除重要文件或泄露个人信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要安全可靠Agent行为的领域，例如：自动驾驶、医疗诊断、金融交易、智能家居等。通过引入因果推理，可以显著提高Agent在复杂环境中的安全性，降低意外风险，并增强用户对Agent的信任度。未来，该方法有望成为构建安全可靠人工智能系统的关键技术。

📄 摘要（原文）

As autonomous agents powered by large language models (LLMs) continue to demonstrate potential across various assistive tasks, ensuring their safe and reliable behavior is crucial for preventing unintended consequences. In this work, we introduce CIP, a novel technique that leverages causal influence diagrams (CIDs) to identify and mitigate risks arising from agent decision-making. CIDs provide a structured representation of cause-and-effect relationships, enabling agents to anticipate harmful outcomes and make safer decisions. Our approach consists of three key steps: (1) initializing a CID based on task specifications to outline the decision-making process, (2) guiding agent interactions with the environment using the CID, and (3) iteratively refining the CID based on observed behaviors and outcomes. Experimental results demonstrate that our method effectively enhances safety in both code execution and mobile device control tasks.