AdaptiGuard：LLM 智能体防御评测中测量有效性的实证案例研究

AdaptiGuard 是一项实证案例研究，展示对 LLM 智能体防御的评测中测量决策如何改变同一批 traces 上的结论。研究对 prompt-injection 攻击下工具调用智能体的冻结运行重新打分，考察成功终点、拦截 payload 标注、逐模型报告与噪声底线等选择如何影响评测结果。仓库明确表示不提出 SOTA 防御或通用 benchmark，完整 harness 未公开，历史复现需 Python >= 3.12。