Исследователи представляют STRACE (Structural TRajectory Analysis and Causal Extraction), фреймворк, предназначенный для оптимизации долгосрочных агентов путем создания контекстов с высоким отношением сигнала к шуму на основе трасс выполнения. Метод решает проблему неэффективности избыточных и гетерогенных данных за счет выявления паттернов сбоев на уровне батча для фильтрации избыточности.

  • На уровне батча STRACE выявляет паттерны сбоев, чтобы отфильтровать избыточные трассы и сохранить репрезентативные сбои.
  • Внутри выбранных трасс он выполняет каузальную локализацию на графе текстовых зависимостей, чтобы удалить некаузальные шаги и выявить истинные модули коренной причины.
  • На задаче формальной верификации VeruSAGE-Bench STRACE улучшил показатели успешности с 42,5% до 58,5%, что представляет собой улучшение в 1,4 раза по сравнению с агентами, разработанными экспертами-людьми.

Фреймворк значительно превосходит стандартные базовые методы фильтрации контекста, предоставляя точные сигналы оптимизации без отбрасывания каузально важной информации.