研究：从内部表征校准智能体任务成功置信度
原文标题：Do Agents Know When They Succeed? Calibrating Agent Confidence from Internal Representations
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论文研究多轮智能体任务中，模型内部表征能否比表层生成信号更可靠地预测任务最终成功。作者提出两种方法：潜在轨迹动态（LTD）总结残差流表征在交互轨迹中的变化，动作表征探针（ARP）从动作决策时的表征预测成功。在Bash、SQL、Python三个交互基准和三个模型家族上，方法均优于基线，提供无需改提示、无需多次采样的零开销可靠性监控。
- 问题
- 多轮智能体任务中如何可靠预测最终成功。
- 方法
- 用潜在轨迹动态与动作表征探针从模型内部表征校准置信度。
- 结果
- 在Bash、SQL、Python三个基准和三个模型家族上均优于基线
- 影响
- 提供零开销可靠性监控，无需改提示或多次采样，适合安全关键场景部署。
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