LBYL

摘要

LBYL 用冻结 VLM 比较 screenshot crop 与 DOM/accessibility text，再训练 correction policy 让 GUI agent 在可疑控件前改写页面并重新观察。（来源：2026-10-22 CUA 开源项目审计）

核心内容

基本信息

• 实体类别：GUI safety detector、offline environment 与 Agentic RL correction policy。
• 关键名称或版本：g_phi mismatch head；pi_theta correction policy；MIT。
• 时间范围：2026-10-22 代码首次公开；配套论文 under review。

重要事实

• g_phi 使用 [p,s,p-s,p*s] 显式比较像素和结构通道；pi_theta 用 GRPO-style interaction reward 更新参数，因此 correction policy 属于严格 Agentic RL。（来源：2026-10-22 CUA 开源项目审计）
• 项目方归档的 learned detector + reground 把构造任务 trap ASR 从 1.000 降到 0.071，但 held-out always-safe completion 为 0.667，约 33% over-intervention。（来源：2026-10-22 CUA 开源项目审计）
• 对 SusBench 离线重建没有零样本迁移：当 deceptive pattern 在 screenshot 与 DOM 中保持一致时，该检测信号不存在。（来源：2026-10-22 CUA 开源项目审计）

关系与影响

它为 Computer-Use Agent 提供跨模态一致性防线，也说明 verifier 的适用类必须通过跨分布负结果界定。

分歧与变化

本 Wiki 只独立跑通 stub adaptive harness，没有复现 VLM/Playwright/GRPO 主实验；项目方数字不是独立结果。

相关页面

• 概念：Computer-Use Agent、Agentic RL、Execution-Based Agent Evaluation
• 实体：Agent TraceCheck
• 主题：Browser and Computer-Use Agents、Agent Harness 与 Agentic RL 开源生态

来源

• 2026-10-22 CUA 开源项目审计

待核实问题

• 对真实网站、封闭 Shadow DOM、canvas、prompt injection 和跨站副作用的泛化。