arXiv · cs.AI· Xiaoguang Guo·· 14 天前AI 评分39
BLADE：通过审计信息使用在大语言模型多智能体系统中定位失败归因
BLADE: Auditing Information Use for Failure Attribution in LLM Multi-Agent Systems
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Xiaoguang Guo
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.18780v1
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AI 导读
论文提出 BLADE（Blame Localization via Audited Dependency Evidence），一种免训练的 LLM 多智能体系统失败归因框架，从追踪信息来源转向审计信息使用，利用 Jev 的结构化概率判断识别错误的引入、传播与修复。在 Who&When 与 Who&When Pro 五个子集共 1,228 次失败运行上，无需参考答案即取得八种策略中最好或持平的步骤准确率，较 All-at-once 高出 2.2-11.1 个百分点。
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