LLM 驱动智能体的行为分析

研究者提出了一个针对 LLM 驱动智能体的通用行为分析框架，将数据驱动的行为发现与分析及实验调查相结合，用以理解智能体行动组织与上下文及结果的关系。该方法在保留流程位置的同时将行为关系表达为可解释假设，并通过保留上下文的统计评估与提示词引导（prompt steering）实验进行验证。该框架适用于不同轨迹长度与智能体角色，并通过迭代自我反思案例展示了其实用性。