PRIME：面向大模型 Agent 可验证与证据支撑推理的新研究
英文标题：PRIME: Towards Verifiable Evidence-Grounded Reasoning in LLM Agents
针对大语言模型（LLM）Agent 在实际业务合规核查中证据链不透明、判断难以复核的问题，研究团队提出了 PRIME 框架。该研究聚焦于利用 Agent 按照组织规范对记录进行审查的场景（如判断漏洞报告是否满足调查条件），探索如何在存在多种合规路径的复杂要求下实现可靠决策。PRIME 强调以可验证的客观证据为落地基础，有助于显著提升 Agent 在安全风控、审计及自动化运维等高可靠场景中的决策透明度与可信度。
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PRIME：面向大语言模型 Agent 的可验证与证据溯源推理
论文编号：arXiv:2610.22426v1
发布类型：最新公布（Announce Type: new）
摘要
大语言模型（LLM）Agent 正被广泛用于对照组织机构的合规要求审查业务记录，例如评估一份安全漏洞报告是否已准备就绪并可进入调查阶段。在实际业务中，这些要求通常支持多种达成方式（例如：提供具备审核员评估意见的安全公告以及相应的严重程度评级等）。针对这一需求，PRIME 致力于构建具备可验证性、以充分证据为支撑的推理机制（Verifiable Evidence-Grounded Reasoning），确保 Agent 在执行多标准审核时的判断过程与结论均清晰可查。
BibTeX 格式引用
bibtex @article{prime2026verifiable, title={PRIME: Towards Verifiable Evidence-Grounded Reasoning in LLM Agents}, journal={arXiv preprint arXiv:2610.22426}, year={2026} }
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