PolicyGuide:从守护单一行为到引导完整工作流,打造合规的LLM代理

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摘要

PolicyGuide 通过将领域策略编译成工作流图,并利用主动验证器来引导LLM代理执行多步骤操作,以在不同基准测试中提升策略合规性。

客服LLM代理在代表用户行事时,必须遵循组织策略。合规失败可能源于被禁止的操作(如批准不合格的变更)或遗漏程序性要求(如身份识别或确认)。运行时安全措施可以干预高风险操作,但针对单一操作的检查并不能引导代理完成多步骤流程。遵循工作流的系统支持预设流程的执行,但主要关注工作流完成,而非保障代理行为。PolicyGuide 则将每个领域策略编译为工作流图,并在用户交互边界处调用主动验证器。验证器从持久化的图状态中协调未解决的请求,并返回沿策略合规路径的具体步骤修正方案。在使用GPT-5.4代理和验证器的τ^2-bench航空、零售和电信领域中,PolicyGuide将平均Pass^4从0.42提升至0.62,其中电信领域(结构最工作流化的领域)增幅最大,从0.19提升至0.61。相同的工作流也适用于Claude Sonnet 4.6和Gemini 2.5 Pro代理。补充评估发现,在对抗性用户下观察到最低的攻击成功率,并在作者设计的流程级验证中表现出最强的程序合规性。
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论文页面 - PolicyGuide:从监管单一动作到引导符合政策的LLM代理全流程

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摘要

客户服务LLM代理在代表用户行动时必须遵循组织政策。违规可能源于禁止操作(例如授予不合格的变更)或遗漏程序要求(例如身份验证或确认)。运行时保障机制可以干预高风险操作,但局部动作检查无法引导代理完成多步骤流程。工作流遵循系统支持预设流程执行,但主要关注工作流完成而非保障代理行为。PolicyGuide则将每个领域政策编译为工作流图,并在用户对话轮次边界调用主动验证器。验证器根据持久化的图状态协调待处理请求,并沿合规路径返回分步修复建议。在τ²-bench基准测试的航空、零售和电信领域中,使用GPT-5.4代理和验证器的PolicyGuide将平均Pass^4指标从0.42提升至0.62,其中流程结构最复杂的电信领域提升最大(0.19至0.61)。该工作流方案同样适用于Claude Sonnet 4.6和Gemini 2.5 Pro代理。补充评估显示其在对抗性用户攻击下具有最低的攻击成功率,并在作者设计的流程级验证中表现出最强的程序合规性。

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