The performance of LLM-based agents is jointly shaped by the base model and the harness used when interacting with the environment. This exposes them to safety risks in both harmful final responses and multi-step execution trajectories. Existing safety alignment mechanisms often rely on either external harness updates or policy optimization, yet applying either paradigm in isolation fails to bridg

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [SafeEvolve: Harness-Policy Co-Evolution from Agent Experienc](https://arxiv.org/abs/2609.02786v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Qinghua Mao, Wanying Qu, 郭大地, Leitao Yuan, Qingyu Liu, Yu Li, Guanxu Chen, Yanwei Fu, Xi Lin, Xia Hu, Dongrui Liu

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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。
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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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AI安全不是遥远的哲学问题，正在变成每个AI开发者都要面对的工程实践。
这篇文章不贩卖焦虑，讲的东西很实在。

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⏱️ 2026-09-03 14:02