OverAct 论文测量 LLM 工具调用智能体的主动过度授权，并用 SelfAudit 降低 43% 隐私过度访问

OverAct 论文提出基准与 SelfAudit，测量并缓解 LLM 工具调用智能体对私有数据的主动过度授权访问。OverAct 在八个隐私敏感领域使用确定性、无裁判评分，覆盖七个模型四个模型族；所有模型都显著超出授权范围，请求具体性是最强预测因素，工具池规模扩大使过度授权亚线性增长，解码温度影响很小。SelfAudit 是零样本推理时方法，无需 oracle 知识，通过生成基于请求的理由并在执行前过滤不合理调用，将隐私导向的过度访问降低 43%；作者据此推断过度授权更多来自结构性决策倾向，而非解码随机性。