工具使用代理跨语言动作策略保持度测量：行动胜于语言
评分
77首次将动作轨迹作为多语言评测对象并揭示五个可翻转结论的混淆因素，信息增量极高。
238 万次 rollout 的大规模实验、预注册预测与置换检验构成严密方法链，论述完整。
对多语言 Agent 评测与部署中的语言中转、提示词局限和评估正则陷阱给出了直接可用的警示与修正方案。
发布在 arXiv 最新一轮，直接回应当前多语言 Agent 评测缺乏过程审计的紧迫问题。
来自 arXiv 预印本，虽未经同行评审，但实验设计和预注册细节使其可信度较高。
基础分 85 × T2 信源权重 ×0.9 = 77
精选线 70已入选精选
精选理由
大规模实验叠加预注册消融与置换检验，把隐蔽的评测陷阱拆解到可复现，结论极具冲击力，值得高分。
AI 点评
「这是今年少见的、把多语言评测的‘题眼’从答案挪到动作上的论文。对做 Agent 评估或部署多语言产品的团队，它提供了一面照妖镜：如果只根据文本输出判断模型能力，可能连 26 倍误差都发现不了。我尤其推荐关注那个‘非英语先经英语中转’的发现——它意味着当前模型的多语言能力本质上是‘英语策略 + 翻译通道’，这会影响成本、延迟和失败边界。」
速览
这项 arXiv 新研究将工具型 AI Agent 的“动作策略”而非最终答案作为评测对象，在 8 个模型、6 个并行基准、41 种语言和 238 万次 rollout 中测量跨语言一致性，并消除了五个混淆因素。结果显示，前沿模型经自身可重复性归一化后，仅保留 71–73% 的动作策略，模型身份只解释 5.7% 的方差；小于约 10B 参数的模型则出现崩溃。研究证实非英语任务会经由英语“中转”，且无法用提示词消除；还发现一个简单的轨迹提取正则可伪造 26 倍准确率提升，提醒多语言评测必须审计动作而非只看输出。
- 首次以动作轨迹为评测对象，覆盖 8 个模型、41 种语言、238 万次 rollout，系统性识别并纠正五个混淆因素。
- 经可重复性归一化后，前沿模型跨语言动作保持率收敛至 71–73%，模型身份仅解释 5.7% 方差。
- 低于约 10B 参数的模型出现跨语言策略崩溃，小模型排序多数由偶然地板决定。
- 非英语任务经过英语中转是有因果支撑的行为，且无法通过提示词让模型放弃；提取正则可伪造 26 倍准确率提升。
正文
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