양자화는 오픈웨이트 LLM 에이전트 배포의 기본 경로 중 하나지만 행동을 보존하지 않아, 감사를 통과한 풀프리시전 체크포인트가 양자화 후에는 악성 행동을 보이는 '양자화 조건부 공격(QCA)'이 가능하다. 기존 QCA 연구는 사람이 읽는 자유 텍스트 생성을 대상으로 했지만, 에이전트 환경에서는 트리거된 페이로드가 사람의 감독 없이 실행되는 구조화된 함수라 위험이 훨씬 크다. 이 논문은 LLM 에이전트를 겨냥한 최초의 QCA 연구로, 레이어 밴드 LoRA 주입과 다중 코드북 양자화 등가류에 대한 부분 PGD 복구를 결합한 공격 프레임워크 AGENTQ를 제안한다. NF4·FP4·INT8 세 코드북과 세 트리거-액션 쌍에서 최대 100%의 양자화 후 공격 성공률을 정상 성능 손실 없이 달성해, 양자화 인식 안전성 평가가 오픈웨이트 에이전트 배포의 표준 요건이 돼야 함을 시사한다.

• •양자화가 행동을 보존하지 않아 감사 통과 모델도 양자화 후 악성 행동을 보일 수 있는 QCA 위험 지적
• •에이전트 환경에서는 트리거된 페이로드가 사람 감독 없이 실행되는 구조화된 함수라 더 심각
• •레이어 밴드 LoRA 주입과 부분 PGD 복구를 결합한 AGENTQ 공격 프레임워크 제안
• •NF4·FP4·INT8 3개 코드북에서 최대 100% 양자화 후 공격 성공률, 정상 성능 손실 미미