arXiv · AI· Chiming Duan, Tong Jia, Yingxi Chen, Minghua He, Lingzhe Zhang, Ying Li·· 5 小时前AI 评分27
LLM 智能体错误与自我恢复实证研究：ReInBench 数据集与 ReCoF 方法
When to Intervene? An Empirical Study of Errors and Self-Recovery in LLM Agents
AI 导读
LLM 智能体在执行任务时，725 个错误事件实现了自我恢复，ReCoF 方法通过预测恢复概率提升干预效率。 研究构建含 1,259 条轨迹和 1,403 个错误事件的 ReInBench 数据集，发现自我恢复常在几步内完成且表现随 Execution LLM 不同而异。 ReCoF 方法在 ReInBench 上 Macro-F1 较最强基线平均相对提升 9.02%，代码与数据已公开。
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