arXiv 人工智能· Chiming Duan, Tong Jia, Yingxi Chen, Minghua He, Lingzhe Zhang, Ying Li·· 7 小时前AI 评分48
何时干预？LLM 智能体错误与自我恢复的实证研究
When to Intervene? An Empirical Study of Errors and Self-Recovery in LLM Agents
AI 导读
一项针对 LLM 智能体的实证研究构建了包含 1,259 条轨迹与 1,403 次错误事件的数据集 ReInBench，发现 725 次错误可在数步内实现自我恢复。研究指出干预应优先针对难以自愈的错误，并据此提出预测错误能否自我恢复的 ReCoF 方法。ReCoF 在 ReInBench 上的 Macro-F1 较最强基线取得 9.02% 的平均相对提升，代码与数据已开源。
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