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TRAJDEBUG: Tracing Error Lifecycle to Identify Critical Failures in Long-Horizon Agent Trajectories
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- TrajDebug framework identifies critical errors in long multi-step LLM agent trajectories by tracing error lifecycle and determining which failures caused final task failure.
- Warum es zählt
- Engineers building or debugging LLM-based agents need this when multi-step tasks fail and they must pinpoint which early mistake cascaded into the final error.
- Achtung
- The benchmark contains only 486 manually annotated trajectories from two sources, so performance on other agent types or domains remains unclear.
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- agent
- agentic
- llm
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