Agent Safety Alignment via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2507.08270v1 📥 PDF

作者: Zeyang Sha, Hanling Tian, Zhuoer Xu, Shiwen Cui, Changhua Meng, Weiqiang Wang

分类: cs.AI, cs.CR

发布日期: 2025-07-11

💡 一句话要点

提出基于强化学习的Agent安全对齐框架，解决工具使用Agent的安全风险。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Agent安全 强化学习 安全对齐 工具使用Agent 沙盒环境

📋 核心要点

  1. 现有工具使用Agent面临用户恶意提示和工具本身恶意输出的双重安全威胁，缺乏统一的安全对齐框架。
  2. 提出基于结构化推理和沙盒强化学习的安全对齐框架，通过策略驱动的决策模型应对用户和工具发起的威胁。
  3. 实验证明该框架显著提升Agent对安全威胁的抵抗力，同时保持在良性任务上的效用，实现安全性和有效性的共同优化。

📝 摘要（中文）

自主大型语言模型(LLM) Agent的出现，特别是那些能够使用工具的Agent，带来了超越传统对话误用的新的安全风险。这些Agent有能力执行外部功能，容易受到用户发起的威胁（例如，对抗性提示）和工具发起的威胁（例如，来自受损工具的恶意输出）。本文提出了第一个用于工具使用Agent的统一安全对齐框架，使模型能够通过结构化推理和沙盒强化学习来处理这两种威胁。我们引入了一个三模态分类法，包括良性、恶意和敏感的用户提示和工具响应，并定义了一个策略驱动的决策模型。我们的框架采用定制设计的沙盒环境，模拟真实世界的工具执行，并允许细粒度的奖励塑造。通过在公共和自建基准（包括Agent SafetyBench、InjecAgent和BFCL）上的广泛评估，我们证明了我们的安全对齐Agent显著提高了对安全威胁的抵抗力，同时保持了在良性任务上的强大效用。我们的结果表明，安全性和有效性可以共同优化，为自主LLM Agent的可信部署奠定基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决工具使用Agent面临的安全风险，这些风险不仅来自用户的恶意提示，也可能来自被攻破的工具产生的恶意输出。现有方法缺乏一个统一的框架来处理这两种威胁，并且难以在保证安全性的同时维持Agent的实用性。

核心思路：论文的核心思路是通过结构化推理和沙盒强化学习，使Agent能够识别并应对来自用户和工具的安全威胁。通过定义一个策略驱动的决策模型，Agent可以根据输入和工具响应的性质，采取适当的安全措施。沙盒环境允许在安全可控的环境中训练Agent，避免真实世界中的潜在危害。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 三模态分类：将用户提示和工具响应分为良性、恶意和敏感三种类型。2) 策略驱动的决策模型：根据分类结果，Agent选择合适的行动策略。3) 沙盒环境：模拟真实世界的工具执行，提供安全可控的训练环境。4) 强化学习：通过奖励塑造，优化Agent的安全策略。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个统一的安全对齐框架，能够同时处理用户和工具发起的安全威胁。此外，定制设计的沙盒环境和细粒度的奖励塑造机制，使得Agent能够在安全的环境中学习到有效的安全策略。

关键设计：在三模态分类中，使用了预训练的语言模型进行文本分类。策略驱动的决策模型基于强化学习算法，例如PPO。沙盒环境模拟了常见的工具API，并设置了安全限制。奖励函数的设计考虑了安全性、实用性和效率等多个因素。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在Agent SafetyBench、InjecAgent和BFCL等基准测试中，该安全对齐Agent显著提高了对安全威胁的抵抗力，同时保持了在良性任务上的强大效用。具体性能数据未知，但论文强调安全性和有效性可以共同优化，为自主LLM Agent的可信部署奠定基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要使用工具的自主Agent，例如智能助手、自动化运维系统、金融交易机器人等。通过提高Agent的安全性，可以降低恶意攻击和意外事故的风险，从而促进这些Agent在实际场景中的可信部署和广泛应用。未来的研究可以进一步探索更复杂的安全威胁和更有效的安全对齐方法。

📄 摘要（原文）

The emergence of autonomous Large Language Model (LLM) agents capable of tool usage has introduced new safety risks that go beyond traditional conversational misuse. These agents, empowered to execute external functions, are vulnerable to both user-initiated threats (e.g., adversarial prompts) and tool-initiated threats (e.g., malicious outputs from compromised tools). In this paper, we propose the first unified safety-alignment framework for tool-using agents, enabling models to handle both channels of threat via structured reasoning and sandboxed reinforcement learning. We introduce a tri-modal taxonomy, including benign, malicious, and sensitive for both user prompts and tool responses, and define a policy-driven decision model. Our framework employs a custom-designed sandbox environment that simulates real-world tool execution and allows fine-grained reward shaping. Through extensive evaluations on public and self-built benchmarks, including Agent SafetyBench, InjecAgent, and BFCL, we demonstrate that our safety-aligned agents significantly improve resistance to security threats while preserving strong utility on benign tasks. Our results show that safety and effectiveness can be jointly optimized, laying the groundwork for trustworthy deployment of autonomous LLM agents.