Symbolic Temporal Supervision of LLM Agents Using Contracts
作者: Yifeng Xiao, Pierluigi Nuzzo
分类: cs.AI, cs.LO
发布日期: 2026-09-16
💡 一句话要点
提出ContrAgent框架以解决LLM代理的安全性问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 符号时间监督 合同框架 安全性 自动化任务 线性时序逻辑 确定性有限自动机 知识库
📋 核心要点
- 现有方法在处理LLM代理的安全性时存在不足，无法同时满足在线限制和离线评估的需求。
- 论文提出ContrAgent框架，通过合同形式化代理行为，使用LTLf指定所需行为，提供符号时间监督。
- 实验结果表明，ContrAgent在性能上与现有基线相当，同时在在线模式下显著降低了每次调用的延迟。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）代理通过工具增强，可以自动化复杂的多步骤任务，如网页导航、代码生成和工作流编排。然而，LLM中的幻觉、分布不稳定性和对抗性操控，以及某些工具调用的不可逆后果，可能导致有害结果。现有的安全措施要么是事后用随机LLM评判记录的轨迹，要么是逐个阻止不安全的操作，而没有单一的确定性工具支持这两种角色。我们提出了ContrAgent，一个基于合同的框架，用于LLM代理的符号时间监督。ContrAgent将代理的行为捕捉为工具调用的序列，并将其形式化为固定可检查谓词的轨迹。然后，它使用线性时序逻辑（LTLf）中的假设-保证合同来指定所需的行为。每个合同被编译为确定性有限自动机（DFA），用于在线限制代理行为和离线评估记录的轨迹。合同库作为可重用的知识库，独立于代理模型维护，并可在同一任务领域的不同代理中应用。我们在四个基准测试中展示了我们方法的有效性，ContrAgent在这两种角色上与最先进的LLM评判和基于规则的保护措施相匹配，同时产生确定性、可重复的裁决，并在在线模式下显著降低每次调用的延迟。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决大型语言模型（LLM）代理在执行复杂任务时的安全性问题，现有方法无法有效地同时进行在线限制和离线评估，导致潜在的有害结果。
核心思路：ContrAgent框架通过合同的形式化来捕捉代理的行为，并使用线性时序逻辑（LTLf）来指定所需的行为，从而实现符号时间监督，确保代理在执行任务时的安全性和可靠性。
技术框架：ContrAgent的整体架构包括两个主要模块：一是将代理行为捕捉为工具调用序列并形式化为可检查的轨迹，二是使用假设-保证合同编译成确定性有限自动机（DFA），用于在线限制和离线评估。
关键创新：ContrAgent的主要创新在于引入了合同库作为可重用的知识库，独立于代理模型，能够在不同代理之间共享和应用，解决了现有方法的局限性。
关键设计：在设计上，合同通过LTLf形式化，确保了行为的可检查性和可验证性；DFA的构建使得在线限制和离线评估能够高效进行，显著提升了系统的响应速度和安全性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，ContrAgent在四个基准测试中表现优异，能够与最先进的LLM评判和基于规则的保护措施相媲美，同时在在线模式下每次调用的延迟显著降低，达到了数量级的提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动化工作流、智能助手和机器人控制等，能够有效提升LLM代理在复杂任务中的安全性和可靠性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Large language model (LLM) agents augmented by tools can automate complex, multi-step tasks, such as web navigation, code generation, and workflow orchestration, by acting on external systems through tool calls. However, hallucinations, distributional instability, and adversarial manipulations in LLMs, and the irreversible consequences of certain tool calls can lead to harmful outcomes. Existing safeguards either grade recorded trajectories post hoc with stochastic LLM judges or block unsafe actions one call at a time, and no single deterministic artifact supports both roles. We present ContrAgent, a contract-based framework for symbolic temporal supervision of LLM agents. ContrAgent captures an agent's behavior as a sequence of tool calls and formalizes it as a trace over a fixed set of checkable predicates. It then specifies required behaviors using assume-guarantee contracts in linear temporal logic over finite traces (LTLf). Each contract is compiled to a deterministic finite automaton (DFA) that serves two roles: gating agent actions online and evaluating recorded traces offline. A contract library, acting as a reusable knowledge base, is maintained independently of the agent's model and can be applied across different agents within the same task domain. We show the effectiveness of our approach on four benchmarks spanning both roles, where ContrAgent matches state-of-the-art LLM-judge and rule-based guardrail baselines while producing deterministic, reproducible verdicts and, in the online mode, orders-of-magnitude lower per-call latency.