PSU与杜克大学研究LLM多智能体系统自动故障归因

LLM驱动的多智能体系统在许多领域展现出巨大潜力，但系统脆弱，单个智能体的错误、智能体间的误解或信息传递失误都可能导致整个任务失败。目前，当系统失败时，开发者通常依赖手动调试方法，如审查冗长的交互日志，这效率低下且依赖专业知识，阻碍了系统迭代和可靠性提升。自动故障归因旨在识别导致任务失败的智能体和关键错误步骤，以填补评估结果与系统改进之间的空白。这项研究首次形式化了该问题，并提供了基准数据集，为提升多智能体系统可靠性开辟了新路径。