En el contexto actual de desarrollo de software y tecnología, la comprensión de las razones detrás de las acciones de agentes basados en modelos de lenguaje es fundamental para garantizar la responsabilidad y el buen gobierno de las aplicaciones que los emplean. Los modelos de lenguaje grandes (LLM) se utilizan en una variedad de aplicaciones del mundo real, como el servicio al cliente, la navegación web y la ingeniería de software, lo que destaca la importancia de entender por qué un agente toma una determinada acción.
Sin embargo, la atribución de fallas predominante en la investigación existente se enfoca en localizar errores explícitos en trayectorias no exitosas, lo cual resulta insuficiente para explicar la razón detrás del comportamiento de los agentes. Para abordar esta brecha, se propone un marco novedoso de atribución agente general, diseñado para identificar los factores internos que impulsan las acciones de los agentes independientemente del resultado de la tarea.
El marco operará jerárquicamente para gestionar la complejidad de las interacciones del agente. A nivel de componente, se emplearán dinámicas de probabilidad temporal para identificar pasos críticos de interacción, mientras que a nivel de oración, se refinará esta localización utilizando análisis basados en perturbaciones para aislar la evidencia textual específica.
La validación del marco se llevará a cabo en una diversa gama de escenarios agentes, desde el uso estándar de herramientas hasta sutiles riesgos de fiabilidad como el sesgo inducido por la memoria. Los resultados experimentales demostrarán que el marco propuesto señala de manera confiable eventos históricos y oraciones clave detrás del comportamiento del agente, lo que representa un paso crítico hacia sistemas agentes más seguros y responsables.
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