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从智能体轨迹提取自动机:失败与下一步预测
研究将LLM智能体的轨迹语料库压缩为紧凑的有限状态机(FSM),作为行为结构基础。FSM在下一步预测和失败预测上表现优异,AUROC高达0.94,且行为拓扑更多受部署框架影响而非LLM本身。
arXiv cs.AI68 天前
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研究将LLM智能体的轨迹语料库压缩为紧凑的有限状态机(FSM),作为行为结构基础。FSM在下一步预测和失败预测上表现优异,AUROC高达0.94,且行为拓扑更多受部署框架影响而非LLM本身。
论文针对有限状态机(FSM)与行为树(BT)互转时行为完整性难保、模型复杂度爆炸的问题,提出 LLM 驱动的统一转换框架。方法设计循环执行行为树结构以捕获 FSM 循环,并用深度压缩策略与分层转换规则缓解状态爆炸。仿真实验显示该框架可实现准确的双向自动转换,提升生成模型的可扩展性与可维护性,适用于…