文章提出了一种通过将每次执行视为带有“收据”的事务来调试LLM代理的系统。此收据将记录关键信息,如调用的工具、它们的输入和输出以及执行状态,从而比仅仅记录成功或失败提供更好的可观察性。提议的`RunReceipt`结构包括运行ID、工作流版本、开始时间以及具有状态和持续时间的步骤列表等详细信息,有助于区分各种失败原因,如临时错误、不完整的参数或业务规则违规。这种方法旨在为操作员提供可操作的见解,以纠正提示、工具适配器或重试策略。 AI
影响 增强了LLM代理的可观察性和可调试性,实现了更可靠的自动化和故障排除。
排序理由 该条目描述了一个用于改进LLM代理可观察性的技术概念,而不是产品发布或研究论文。
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