AI代理执行轨迹可解释框架
原文标题：Explaining AI Agents Through Execution Traces
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提出一种基于执行轨迹的后置可解释AI框架，将代理的长执行轨迹转化为结构化报告和忠实自然语言解释。该框架仅依赖执行轨迹，适用于不同代理架构、环境和任务，能识别无依据声明和不合理动作。评估显示其生成高质量解释，优于朴素LLM生成。
- 问题
- 智能体多步执行缺乏过程级可审计解释，传统XAI不适用。
- 方法
- 后置XAI框架仅依赖执行轨迹，将其转为结构化报告与忠实自然语言解释，识别无依据声明与不合理动作。
- 结果
- 未给出量化结果，人类与自动评估显示优于朴素LLM生成解释。
- 影响
- 为智能体上线提供可审计性工具，帮助定位越权动作与证据缺口，适合合规与运维场景。
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