多语言多智能体规划失败的可操作诊断：TART 方法
评分
80首次系统化诊断多语言多智能体规划失败根因，并给出可操作分类法，填补了此前较少涉及的研究空白。
方法设计严谨，实验覆盖多语言、多骨干、多数据集和多种配置，验证充分且结果一致。
TART 能直接嵌入现有智能体流程，在 GAIA 等基准上带来显著准确率提升，落地成本较低。
论文回应了多语言 Agent 可靠性这一当前热点问题，发布时间与业界对低资源语言支持的需求高度契合。
来自 arXiv 预印本平台，属于同行评议前的工作，但方法细节和实验设计透明可复现。
基础分 88.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 80
精选线 70已入选精选
精选理由
研究切入多语言 Agent 规划失败这一关键空白，且方法验证充分，对实际系统有明确改进价值。
AI 点评
「这篇论文的价值在于把多语言 Agent 的失败从模糊的“语言资源不足”落到了具体的规划-接地环节，而且给出了能直接用的补救手段。对做 Agent 基础设施或低资源语言产品的团队来说，TART 的思路值得立刻尝试。」
速览
多语言多智能体系统在非英语场景下性能显著下降，但此前研究很少揭示用户请求转化为可执行计划时任务关键信息如何丢失。该论文将规划器视为请求到动作的接口，从真实失败执行中归纳出规划-接地失败分类法，并提出 TART，将分类法关键方面显式引入规划器及下游子智能体。在多个语言、三种 LLM 骨干、两个数据集和两种智能体配置下，TART 均持续提升性能，在多语言 GAIA 上将先进系统准确率平均提升 5.6 个百分点。
- 从真实失败执行中归纳出多语言多智能体规划-接地失败分类法，并发现低资源语言中此类失败占比更高。
- 提出 TART（Taxonomy-Guided Actionable Representation），将分类法关键信息显式注入规划器与子智能体。
- 在多种语言、三个 LLM 骨干、两个数据集和两种 Agent 配置下均稳定提升性能。
- 多语言 GAIA 上使 SOTA 系统准确率在 11 种语言上平均提高 5.6 个百分点。
正文
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