从嘈杂轨迹到根本原因：面向智能体优化的结构轨迹分析与因果抽取
英文标题：From Noisy Traces to Root Causes: Structural Trajectory Analysis and Causal Extraction for Agent Optimization
该研究论文提出一种结构轨迹分析与因果抽取方法，用于优化长时程智能体。它利用大语言模型作为优化器，从充满噪声的真实执行轨迹中诊断故障、识别根本原因，进而改进智能体策略。该方向为基于反思的智能体优化提供了更可解释、更稳健的技术路径，对开发者构建复杂任务智能体具有重要参考价值。
打开原文相关 3.2 · 机会 2
2.6 KB
2.1 KB
612 B
380 B
9.1 KB
22.8 KB
24.2 KB
34.7 KB
中文
arXiv:2607.07702v1 公告类型：新提交
摘要：长时程智能体的优化越来越依赖于基于反思的机制，其中大语言模型（LLM）充当优化器，诊断智能体的故障并改进智能体策略。然而，真实的执行轨迹充满噪声，难以直接用于分析。本文提出一种结构轨迹分析及因果抽取方法，从嘈杂轨迹中抽离出导致失败的根本原因，从而更有效地引导智能体策略优化。实验结果表明，该方法能够显著提升智能体在复杂长周期任务中的表现和可解释性。
BibTeX 格式引用
bibtex @misc{arXiv.2607.07702, title = {From Noisy Traces to Root Causes: Structural Trajectory Analysis and Causal Extraction for Agent Optimization}, year = {2026}, note = {arXiv:2607.07702} }
English / 原文
BibTeX formatted citation
×