1、Agent 决策一致性与对齐研究： 研究如何通过强化学习（RLHF/DPO）或构造新型损失函数，确保 Agent 在执行复杂长链路任务时，其行为逻辑始终符合人类伦理与预设安全基线； 2、多智能体对抗博弈： 探索多 Agent 协作环境下的安全风险，研究智能体之间是否存在潜在的“共谋”绕过安全机制，并设计去中心化的安全审计机制； 3、形式化验证与逻辑安全： 尝试利用形式化方法（Formal Methods）验证 Agent 动作空间的安全性，将模糊的语言指令转化为可数学证明的逻辑约束； 4、动态隐私追踪技术： 研究在 Agent 频繁调用外部工具、跨应用传输数据时，如何实现细粒度的隐私数据动态追踪与策略强制执行。 教育背景：计算机科学、人工智能或相关方向，在 ACL, EMNLP, NeurIPS, ICLR 等顶会有高质量论文发表。 深厚理论背景：深入理解强化学习、博弈论或控制论在 AI 安全中的应用。 创新能力：能够从 0 到 1 提出解决“黑盒攻击”或“间接注入”的防御架构，而非仅仅依赖现有的过滤规则。 视野：对 AGI 时代的对齐问题（Superalignment）有深刻见解。