研究提出 ReCoF：预测 LLM 智能体错误能否自恢复
原文标题：When to Intervene? An Empirical Study of Errors and Self-Recovery in LLM Agents
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论文构建 ReInBench 数据集，含 1259 条智能体轨迹与 1403 个错误事件，发现其中 725 个错误可在数步内自恢复。作者据此提出 ReCoF 方法，预测错误是否会自恢复以决定是否介入，Macro-F1 较最强基线平均提升 9.02%。
- 问题
- LLM 智能体执行出错时，难以判断该立即介入还是等待其自行恢复。
- 方法
- 构建 ReInBench 轨迹数据集分析错误自恢复规律，提出 ReCoF 预测错误是否会自恢复以决定是否介入。
- 结果
- ReInBench 含 1259 条轨迹、1403 个错误事件，其中 725 个可自恢复；ReCoF 的 Macro-F1 较最强基线平均提升 9.02%。
- 影响
- 为智能体监控与人工介入策略提供依据，减少不必要的干预成本。
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