LLM-based agents are increasingly deployed in product-level execution harnesses, where jailbreaks can trigger harmful tool use and persistent state changes, creating greater risks than unsafe text generation alone. Existing automatic red-teaming methods often rely on fixed attacks, while recent agentic attackers coordinate multiple jailbreak tools and show stronger potential through trajectory-bas

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**📖 中文解读**
以上内容由AI翻译自英文原文，可能存在不准确之处。建议阅读[原文](https://arxiv.org/abs/2608.27439v1)获取最准确的信息。

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🔗 **原文链接**: [RedEvoAgent: Automatic Red-Teaming Agent with Experience-Dri](https://arxiv.org/abs/2608.27439v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Junjie Zhang, Hui Liu, Kecheng Chen, Xianbo Mo, Changsheng Chen, Haoliang Li

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
建议先读中文摘要判断是否相关，再看全文细节。
Agent是2026年最卷的方向，没有之一。这篇文章的实操经验够硬。
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⏱️ 2026-08-28 14:02