LLMベースのツール拡張エージェントが実行層でどのように振る舞うかを測定する新しいアプローチを導入
A-R空間（行動率と拒否信号の2次元空間）を使用し、言語シグナルと実行可能な動作の構造的関係を分析
4つの規範的制度（制御、グレーゾーン、ジレンマ、悪意）と3つの自律性設定（直接実行、計画、省察）でモデルを評価
集約的な安全スコアではなく、文脈的枠組みとスキャフォルディングの深さに応じて実行と拒否がどのように変わるかを特性化
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