研究者提出大语言模型智能体行为分析通用框架

Tianqiang Yan 与 Lizhen Qu 在 arXiv（2610.32087）发布论文，提出一个分析大语言模型智能体行为的通用框架，将数据驱动的行为发现与分析同实验研究相连接。该论文目前正由 Nature Machine Intelligence 审稿中。 框架基于记录的智能体活动建立行为类别，保留行为在轨迹中的位置并形成可解释假设，再通过统计评估、held-out 上下文测试和提示词操控实验检验行为与结果的关系。论文以迭代自我反思为案例展示了发现、依赖学习与提示词对比的相互印证，方法支持不同长度、事件顺序和智能体角色的轨迹。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。