arXiv · cs.AI· Shota Fujikawa·· 6 天前AI 评分46
Agent Behavior Maps：无需运行 Agent 即可依其行为定位 LLM 智能体
Agent Behavior Maps: Locating Agents by What They Would Do, Without Running Them
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Shota Fujikawa
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.30014v1
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AI 导读
论文提出 Agent Behavior Maps，通过在共享参考轨迹上计算居中的动作对数似然来表示 LLM-harness 组合，无需为目标 agent 运行新的环境 rollout。在 100 个 LLM 和四个环境上，基于 ALFWorld 的坐标可支持性能预测并识别行为相似性，且在控制成功率和模型规模后这些相似性仍跨模型家族存在。推导的误差 bounds 将坐标距离与轨迹 KL 相关联，八个交叉评分模型的距离排序与实测轨迹 KL 一致；harness 组件位移近似可组合。
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