SENTINEL: A Multi-Level Formal Framework for Safety Evaluation of LLM-based Embodied Agents

📄 arXiv: 2510.12985v1 📥 PDF

作者: Simon Sinong Zhan, Yao Liu, Philip Wang, Zinan Wang, Qineng Wang, Zhian Ruan, Xiangyu Shi, Xinyu Cao, Frank Yang, Kangrui Wang, Huajie Shao, Manling Li, Qi Zhu

分类: cs.AI

发布日期: 2025-10-14

💡 一句话要点

SENTINEL：用于评估LLM具身智能体安全性的多层次形式化框架

🎯 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 形式化验证 时序逻辑 安全性评估

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖启发式规则或主观LLM判断，缺乏对LLM具身智能体物理安全性的形式化评估。
  2. Sentinel框架将安全需求形式化为时序逻辑，并在语义、计划和轨迹层面进行多层次验证。
  3. 实验表明Sentinel能有效检测现有方法忽略的安全违规，并深入分析失效模式。

📝 摘要（中文）

本文提出了Sentinel，这是第一个用于形式化评估基于大型语言模型（LLM）的具身智能体在语义、计划和轨迹层面的物理安全性的框架。与依赖于启发式规则或主观LLM判断的现有方法不同，Sentinel将实际安全需求建立在形式化时序逻辑（TL）语义的基础上，可以精确地指定状态不变性、时间依赖性和时间约束。然后，它采用多层次验证流程，其中：（i）在语义层面，直观的自然语言安全需求被形式化为TL公式，并探测LLM智能体对这些需求的理解，以与TL公式对齐；（ii）在计划层面，LLM智能体生成的高级行动计划和子目标根据TL公式进行验证，以在执行前检测不安全的计划；（iii）在轨迹层面，多个执行轨迹被合并到一个计算树中，并根据物理细节化的TL规范进行高效验证，以进行最终的安全检查。我们在VirtualHome和ALFRED中应用了Sentinel，并针对不同的安全需求对多个基于LLM的具身智能体进行了形式化评估。实验表明，通过将物理安全建立在时序逻辑的基础上，并在多个层面应用验证方法，Sentinel为系统地评估物理环境中的基于LLM的具身智能体提供了严谨的基础，揭示了先前方法忽略的安全违规行为，并提供了对其失效模式的深入了解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何对基于LLM的具身智能体进行物理安全性的形式化评估的问题。现有方法主要依赖启发式规则或LLM的主观判断，缺乏严谨性和可解释性，难以保证智能体在复杂环境中的安全性。

核心思路：论文的核心思路是将安全需求形式化为时序逻辑（Temporal Logic, TL）公式，利用TL精确描述状态不变性、时间依赖性和时间约束等安全属性。通过多层次的验证流程，在语义、计划和轨迹层面分别对LLM智能体的安全性进行评估，从而提高安全评估的全面性和可靠性。

技术框架：Sentinel框架包含三个主要模块：语义层验证、计划层验证和轨迹层验证。首先，在语义层，将自然语言描述的安全需求转化为TL公式，并验证LLM对这些公式的理解是否正确。其次，在计划层，验证LLM生成的行动计划是否满足TL公式所描述的安全约束。最后，在轨迹层，将多个执行轨迹合并为计算树，并根据物理细节化的TL规范进行验证，进行最终的安全检查。

关键创新：Sentinel的关键创新在于提出了一个多层次的形式化验证框架，将安全需求形式化为时序逻辑，并在不同抽象层级上进行验证。这与以往依赖启发式规则或主观判断的方法相比，具有更高的严谨性和可解释性。此外，该框架能够同时考虑语义理解、计划生成和轨迹执行等多个方面，从而更全面地评估LLM具身智能体的安全性。

关键设计：在语义层，需要设计合适的prompt来引导LLM理解和解释TL公式。在计划层，需要设计高效的算法来验证计划是否满足TL公式。在轨迹层，需要考虑如何将多个执行轨迹合并为计算树，并设计高效的验证算法。此外，还需要根据具体的应用场景选择合适的时序逻辑变体和物理引擎。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Sentinel框架能够有效检测现有方法忽略的安全违规行为，并提供了对其失效模式的深入了解。通过在VirtualHome和ALFRED等环境中对多个基于LLM的具身智能体进行评估，验证了该框架的有效性和实用性。具体性能数据和提升幅度在论文中进行了详细描述。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要安全保障的LLM具身智能体应用场景，例如家庭服务机器人、自动驾驶汽车、工业自动化等。通过形式化验证，可以有效降低智能体在实际环境中发生安全事故的风险，提高系统的可靠性和安全性。未来，该框架可以扩展到更复杂的环境和任务，并与其他安全保障技术相结合，构建更完善的安全保障体系。

📄 摘要（原文）

We present Sentinel, the first framework for formally evaluating the physical safety of Large Language Model(LLM-based) embodied agents across the semantic, plan, and trajectory levels. Unlike prior methods that rely on heuristic rules or subjective LLM judgments, Sentinel grounds practical safety requirements in formal temporal logic (TL) semantics that can precisely specify state invariants, temporal dependencies, and timing constraints. It then employs a multi-level verification pipeline where (i) at the semantic level, intuitive natural language safety requirements are formalized into TL formulas and the LLM agent's understanding of these requirements is probed for alignment with the TL formulas; (ii) at the plan level, high-level action plans and subgoals generated by the LLM agent are verified against the TL formulas to detect unsafe plans before execution; and (iii) at the trajectory level, multiple execution trajectories are merged into a computation tree and efficiently verified against physically-detailed TL specifications for a final safety check. We apply Sentinel in VirtualHome and ALFRED, and formally evaluate multiple LLM-based embodied agents against diverse safety requirements. Our experiments show that by grounding physical safety in temporal logic and applying verification methods across multiple levels, Sentinel provides a rigorous foundation for systematically evaluating LLM-based embodied agents in physical environments, exposing safety violations overlooked by previous methods and offering insights into their failure modes.