arXiv · cs.AI· Wenshuo Zhang·· 7 天前精选AI 评分56
RITE 基准评测电商智能体对静默工具错误的端到端韧性
RITE: Evaluating End-to-End Resilience to Silent Tool Errors in E-Commerce Agentic Systems
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Wenshuo Zhang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.27777v1
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AI 导读
Wenshuo Zhang 等发布 RITE 基准，评估工具调用型 LLM 智能体在静默工具错误下的端到端韧性，基准基于人工编写的工业工作流与生产日志输入构建。包含 9 个电商工作流、167 个匹配单元，共 501 条静默错误、正确值与显式失败实例。实测 10 个近期 LLM 后发现，静默错误大致使任务成功率减半，且比显式失败更难应对；错误识别、使用验证路径、整合证据构成连续瓶颈。作者还提出轻量 State Checker 干预来测试能否提升韧性。
推荐理由
论文用真实工业工作流构建静默工具错误的端到端评测，给出了 10 个模型的量化对比和可复用的干预思路。
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