כתבה
arXiv cs.AI ·
אודיט תייצוג של סטטוס של פעולה באזורי סוכני LLM: סדר, התקדמות ושחזור
Auditing Action Settlement in LLM Agent Environments: Order, Progress, and Replay
במאמר זה, נחקור את תייצוג של סטטוס של פעולה באזורי סוכני LLM. המחברים פיתחו חוזה סטטוס-סטטוס ואודיטו את שלושת התכונות: רגישות לסדר, התקדמות ושחזור. התוצאות הראו שהחוזה יכול לשמור על תכונות אלה, אך עדיין חסרים בסטטוס של פעולה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.01138v1 Announce Type: new Abstract: Concurrent actions in large language model (LLM) agent environments require arbitration even when each proposal is individually valid. We implement a typed snapshot-settlement contract and audit three distinct properties: order sensitivity, useful progress, and replay consistency. Five settlement policies are tested in 28,800 exhaustive permutation trials and 2,160 scripted multistep episodes. Joint policies are spatially order-invariant conditional on fixed priorities, yet conservative rejection completes only 31.25% of agents in a six-agent doorway task versus 90.28% for random tickets; the paired improvement is 59.03 percentage points (95% bootstrap interval: 50.00-68.06). All policies preserve the tested spatial constraints, and priority
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית