arXiv cs.AI·31 天前★ 2

LLM智能体恢复机制需因果评估

原文标题:When Harnesses Lose the Signal: Causal Evaluation of Recovery in LLM Agents

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AI 智能摘要

论文指出仅用平均任务成功率衡量错误恢复会掩盖风险:同一恢复操作可能救活失败轨迹,也可能破坏本可成功的轨迹。作者将恢复建模为因果决策问题,提出轻量策略CIR,在恢复前判断是否值得干预。在上,CIR将Qwen3-14B成功率从70.33%提升至73.33%,且不干扰观测正确的轨迹。

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问题
仅用平均成功率衡量智能体错误恢复,掩盖了恢复可能破坏本可成功轨迹的风险。
方法
把恢复建模为因果决策问题,区分救活与伤害,提出轻量策略CIR在干预前判断是否值得恢复。
结果
ALFWorld长程任务上Qwen3-14B成功率从70.33%升至73.33%,且不干扰观测正确的轨迹。
影响
智能体框架的错误恢复模块应改为选择性干预,避免无差别重试反而拉低成功率。
所属主题智能体50
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原始标题:When Harnesses Lose the Signal: Causal Evaluation of Recovery in LLM Agents
AI 中文标题:LLM智能体恢复机制需因果评估
来源:arXiv cs.AI · 发布于 31 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:智能体 / 错误恢复 / 因果推断 / 评测方法
关键词:LLM agent / recovery / causal evaluation / ALFWorld
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