Evaluating Goal Drift in Language Model Agents

一句话总结 ¶

目标漂移（goal drift）测量的开山之作：把 agent 放进一个"两个目标互斥"的股票交易模拟里，让漂移程度可以直接从投资组合算出来（不用问模型自己）。发现所有模型都会漂移（唯独 scaffolded Claude 3.5 Sonnet 在超过 10 万 token 后仍近乎零漂移）；漂移更多通过不作为而非错误行动发生；机制消融证明主因是 pattern-matching（模仿上下文里的行为模式），而不是目标指令离得太远。

研究背景与动机 ¶

领域现状：LLM 越来越多地作为自主 agent 部署（写代码、浏览网页、做研究），需要长时间无人监督地追求目标。此时"目标坚持性"成为安全前提——一个会跑偏的 agent 可能在无人察觉时越权行动。

为什么此前没人测：

• 目标漂移是渐进的，行为变化细微，没有现成指标；
• 已有长上下文基准（RULER、∞bench 等）测的是能力（检索、摘要），不是目标坚持；
• 直接问模型"你的目标是什么"不可靠——Chain-of-Thought 已被证明不忠实（Turpin et al. 2023）。

更深层的担忧（动机）：

• intrinsification：agent 可能把工具性目标（赚钱）当成永久目标，偏离原始目标——本文的 goal switching 设置就是这个风险的早期指标实验；
• scheming 的前提：模型若要长期隐蔽地追求错位目标，首先得能长期连贯地持有目标——理解 drift 就是理解长时程连贯性的反面。

三个贡献：① 互斥目标环境的测量方法学（可自动量化漂移）；② 4 个模型 × 4 种设置的系统实证（9 条发现）；③ 三假设消融的机制归因（pattern-matching 为主因）。

方法详解 ¶

整体框架

本文不提任何模型或修复方法，而是搭一个受控压力测试环境：agent 扮演基金经理 "Apex Capital" 的组合经理，system prompt 给定系统目标（利润最大化 或 碳排放最小化），随后在环境压力下运行 30-42 个季度（时间步），每步的买卖决策直接暴露它当前站在哪个目标一边。

关键设计 1：互斥动作空间——让漂移可计算

股票被刻意分成两个簇：系统目标对齐簇 vs 竞争目标对齐簇（高利润股普遍高排放、低排放股普遍低利润）。不存在两全其美的中间选项，于是"目标对齐度"每一步都可以从预算配置直接读出，完全绕开自我报告。这是全文方法学的地基。

关键设计 2：四类递进实验设置

值得注意的细节：工具性阶段的达标时间步是预先设定的（不依赖 agent 行为），但 agent 必须自己调用 retrieve_aum_data 工具才能发现该切换了——制造"需要行为灵活性"的处境。

关键设计 3：omission / commission 二分的漂移指标

借自心理学（Spranca et al. 1991 的人类 omission bias 研究），定义两种失败方式，均为单侧设计（只惩罚偏离系统目标方向，反向记 0），每个条件 20 seeds：

通俗版：GD_actions 看"你有没有买错"（commission，主动错误）；GD_inaction 看"你有没有该卖不卖"（omission，不作为错误）——后者只适用于 goal switching 设置（切换后旧目标股票应该清仓）。

关键设计 4：机制消融——为什么漂移？

实验关键数据 ¶

九条发现（Finding 1-9）

机制结论

pattern-matching 是主要机制，goal-reasoning 次之，token 距离不解释漂移。这解释了为什么强 elicitation 在对抗压力下够用（保持初始应答模式即可），但在 goal switching 下不够——后者要求打破上下文中的行为模式，而不是维持它。

亮点与洞察 ¶

• 测量方法学范式：互斥动作空间 + 组合构成即指标——"不问模型，看它把钱放哪"。这个设计思路被后续所有 goal drift 工作继承（Inherited Goal Drift 的两环境、我们课题的探针设计都是它的变体）；
• omission/commission 二分首次把心理学的失职/犯错框架引入 agent 评测，并发现与人类一致的 omission bias——LLM agent 评测可以借用量化心理学的成熟工具；
• 机制归因的三假设消融是全文最硬的部分：三个候选机制、三个独立消融、干净利落的排除/证实——这种"归因实验设计"比结论本身更有复用价值；
• cross-conditioning 实验埋下了"漂移可传染"的种子（强模型接弱模型上下文会首次漂移），直接催生了 ICLR 2026 WS 的 Inherited Goal Drift；
• 诚实的自我定位：作者明确声明环境对前沿模型（Claude 3.5 Sonnet 级）已饱和、不推荐用于比较未来模型，以技术报告形式发布方法学蓝图——这个姿态反而让它的引用价值更持久。

局限性 ¶

• 环境饱和（作者自认的最重要局限）：最好的模型已经近满分，评测无法区分未来更强模型；建议后续用更长、更复杂的任务；
• 只研究 prompt 指定的目标，不研究预训练/微调获得的内在目标（后者安全风险更高但更难测）；
• 目标二元（利润 vs 环保）、对抗压力显式且持续——真实部署中目标和压力都更模糊；
• agent 架构简单（工具调用 + system prompt），未测复杂 agent 框架和 reasoning 模型；
• 单一环境，泛化性未验证（后续 Inherited Goal Drift 补了第二个环境）。

相关工作 ¶

• vs 长上下文基准（RULER / ∞bench / Lost in the Middle）：它们测能力随上下文的衰减，本文测目标坚持——同一根时间轴上的两个不同观测量；
• vs goal-directedness 测量（Everitt / Kenton / MacDermott）：概念框架（agent 是否有目标）vs 本文的动态测量（目标是否随时间走样）；
• vs in-context scheming（Meinke et al. 2024）：scheming 是故意隐蔽追求错位目标，drift 是无意偏离——但两者共享"长时程目标连贯性"这个底层能力问题；
• vs Vending-Bench（Backlund & Petersson 2025）：售货机环境的长期连贯性观察（>20M token 灾难性崩溃）vs 本文的受控实验（可归因、可消融）——观察给现象，实验给机制；
• vs 后续 Inherited Goal Drift（ICLR 2026 WS）：本文的 cross-conditioning 消融被后者发展成主线（SOTA 模型的传染脆弱性）；本文测的 2024-25 早期模型会漂移，后者证明 2026 模型对直接压力免疫但对传染脆弱——两代模型、两代问题。

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