JevAct：在执行前对LLM Agent动作做策略校验的运行时验证框架

论文提出JevAct，一个针对LLM Agent的运行时验证框架，在动作执行前拦截选定操作并驱动反馈式修正。它把领域策略编译为可执行状态检查和结构化问题，由仅做prefill的决策模型给出基于概率的判断，结合工具状态的确定性校验与对话上下文的概率评估，识别潜在无效动作和过早终止任务，并给出定向反馈供有限次修正；该框架独立于底层Agent模型，无需修改其参数或工具。