SafeMind: Benchmarking and Mitigating Safety Risks in Embodied LLM Agents

📄 arXiv: 2509.25885v1 📥 PDF

作者: Ruolin Chen, Yinqian Sun, Jihang Wang, Mingyang Lv, Qian Zhang, Yi Zeng

分类: cs.AI

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

提出SafeMindBench与SafeMindAgent，评估并缓解具身LLM智能体的安全风险。

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

关键词: 具身智能体 大语言模型 安全风险 安全约束 基准测试 风险缓解 人机交互 智能机器人

📋 核心要点

  1. 现有具身智能体在物理世界交互中存在安全漏洞，缺乏系统性的安全风险评估和缓解机制。
  2. SafeMindAgent通过模块化的规划-执行架构，并集成级联安全模块，将安全约束融入推理过程。
  3. SafeMindBench评估显示，SafeMindAgent在保持任务完成度的同时，显著提升了具身智能体的安全性。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决具身大语言模型（LLM）智能体在与物理世界交互时面临的安全漏洞问题。研究者首先识别了任务理解、环境感知、高层规划和低层动作生成四个关键推理阶段中可能出现的风险，并形式化了事实性、因果性和时间性三种正交的安全约束类型，以系统地描述潜在的安全违规行为。在此基础上，提出了SafeMindBench，一个包含5558个样本的多模态基准，涵盖破坏、伤害、隐私和非法行为等高风险场景下的四个任务类别。实验表明，领先的LLM（如GPT-4o）和广泛使用的具身智能体仍然容易出现安全关键故障。为了应对这一挑战，研究者引入了SafeMindAgent，一个集成了三个级联安全模块的模块化规划-执行器架构，将安全约束纳入推理过程。实验结果表明，SafeMindAgent在保持相当的任务完成度的同时，显著提高了安全率。SafeMindBench和SafeMindAgent共同为具身LLM智能体安全风险的系统研究和缓解提供了严格的评估套件和实用的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：具身LLM智能体在与物理世界交互时，由于缺乏对安全约束的考虑，容易产生安全风险，例如造成物理伤害、侵犯隐私或执行非法行为。现有方法缺乏对这些风险的系统性评估和有效缓解机制。

核心思路：论文的核心思路是将安全约束显式地融入到具身智能体的推理过程中。通过识别风险产生的关键阶段和形式化安全约束类型，构建安全风险模型。然后，设计一个模块化的智能体架构，利用安全模块在不同阶段对行为进行安全检查和干预，从而降低安全风险。

技术框架：SafeMindAgent采用模块化的Planner-Executor架构，包含以下主要模块：1) Planner：负责生成高层规划；2) Executor：负责执行低层动作；3) Safety Modules：包含三个级联的安全模块，分别在任务理解、高层规划和低层动作生成阶段进行安全检查和干预。这些安全模块利用安全约束知识库，对智能体的行为进行评估，并根据需要进行修改或阻止。

关键创新：最重要的技术创新点在于将安全约束显式地融入到具身智能体的推理过程中，并设计了级联的安全模块来在不同阶段进行安全检查和干预。与现有方法相比，SafeMindAgent能够更有效地识别和缓解安全风险，同时保持任务完成度。

关键设计：SafeMindAgent的关键设计包括：1) 安全约束知识库：包含事实性、因果性和时间性三种类型的安全约束；2) 级联安全模块：分别在任务理解、高层规划和低层动作生成阶段进行安全检查和干预；3) 模块化的Planner-Executor架构：允许灵活地集成不同的规划器和执行器，并方便地添加或修改安全模块。

📊 实验亮点

在SafeMindBench上的实验结果表明，SafeMindAgent显著提高了具身智能体的安全性，在多个任务类别上都取得了优于基线的安全率。例如，在Instr-Risk任务上，SafeMindAgent的安全率提升了XX%。同时，SafeMindAgent在保持相当的任务完成度的前提下，有效降低了安全风险。

🎯 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、医疗辅助机器人等领域，提升这些智能体在复杂环境中的安全性，降低潜在风险，并促进人机协作的可靠性和安全性。未来可进一步探索更复杂的安全约束和更智能的安全模块，以应对更广泛的安全挑战。

📄 摘要（原文）

Embodied agents powered by large language models (LLMs) inherit advanced planning capabilities; however, their direct interaction with the physical world exposes them to safety vulnerabilities. In this work, we identify four key reasoning stages where hazards may arise: Task Understanding, Environment Perception, High-Level Plan Generation, and Low-Level Action Generation. We further formalize three orthogonal safety constraint types (Factual, Causal, and Temporal) to systematically characterize potential safety violations. Building on this risk model, we present SafeMindBench, a multimodal benchmark with 5,558 samples spanning four task categories (Instr-Risk, Env-Risk, Order-Fix, Req-Align) across high-risk scenarios such as sabotage, harm, privacy, and illegal behavior. Extensive experiments on SafeMindBench reveal that leading LLMs (e.g., GPT-4o) and widely used embodied agents remain susceptible to safety-critical failures. To address this challenge, we introduce SafeMindAgent, a modular Planner-Executor architecture integrated with three cascaded safety modules, which incorporate safety constraints into the reasoning process. Results show that SafeMindAgent significantly improves safety rate over strong baselines while maintaining comparable task completion. Together, SafeMindBench and SafeMindAgent provide both a rigorous evaluation suite and a practical solution that advance the systematic study and mitigation of safety risks in embodied LLM agents.