ASIRF：免重训练的敏感信息脱敏智能体框架

arXiv 论文提出 ASIRF（Agentic Sensitive Information Redaction Framework），在推理时从知识库检索领域相关的敏感信息定义，无需重新训练即可适配新领域。论文实现了三次调用的多智能体流水线和单智能体两种架构，在 10 个小型开源模型、8 个数据集上评测，并以 OpenAI Privacy Filter（OPF）作为训练分类器基线。每个领域只需几十条专家编写的定义、零训练数据，ASIRF 在 80 个模型-领域组合中的 68 个（85%）召回率超过 OPF，落后场景主要集中于 OPF 的训练分布内领域。