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Open-Access-Tage
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Microsoft 发布 OAT 以实现高效的 AI 代理调试
微软研究人员推出了一种名为 Open-Access-Tage (OAT) 的新方法，用于高效调试 AI 代理的故障。传统方法需要对整个失败轨迹进行广泛分析或提供已标记的故障数据，这两种方法成本高昂且难以扩展。然而，OAT 采用了一种轻量级方法，通过神经控制微分方程对成功的代理轨迹进行建模，并标记失败轨迹中的偏差，从而在无需显式错误标签的情况下识别故障点。
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新的OAT方法可高效追踪LLM智能体故障，无需逐级数据
研究人员开发了一种名为OAT的新方法，用于LLM智能体系统的无监督故障归因。该方法通过学习成功的轨迹来识别推理时故障轨迹中的错误步骤，避免了昂贵的逐级标注。OAT利用神经控制微分方程对成功轨迹的动态进行建模，并为偏差步骤分配异常分数。实验表明，即使在训练数据有限的情况下，OAT也比现有的基于提示的方法更快、更准确。