LLM数据代理的轨迹完整性：现实系统可审计结构化推理的愿景
评分
76提出轨迹完整性与CAIT率等新概念，填补了答案准确率之外对LLM数据代理过程可靠性评估的空白。
框架定义清晰，并通过实验数据支撑核心观点，逻辑严密且具有可操作性。
执行契约和CAIT率为真实系统评测和风险监控提供了可直接落地的工具和指标。
当前LLM Agent落地需求迫切，过程审计是行业刚需，论文正当时。
来源为arXiv预印本，虽未同行评审，但作者背景与实证设计较为可信。
基础分 84.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 76
精选线 70已入选精选
精选理由
论文提出新的评估范式并附有实证数据，对Agent可靠性测试设计具有直接参考价值。
AI 点评
「这篇论文戳中了当前LLM数据代理评测的软肋：只看答案不看过程。对做AI Infra或可靠性平台的人来说，执行契约和CAIT率完全可以拿来设计回归测试和监控告警。建议所有把Agent放进生产环境的团队认真看看。」
速览
该论文指出，仅靠答案准确率不足以评估LLM数据代理的可靠性——在结构化数据任务中，基准测试中的正确答案可能由无效计算轨迹产生。为此，作者提出轨迹完整性（Trace Integrity）作为部署可靠性标准，要求答案背后的计算过程具备显式、可执行、模式合规、操作符忠实、可重放、答案一致且可审计等特性。论文识别了“结构鸿沟”这一部署失败模式，并通过执行契约将用户意图与模式、算子计划、假设、查询和验证状态绑定，同时引入CAIT率（正确答案/无效轨迹率）量化静默失败风险。在BIRD Mini-Dev上的实验显示，不同方法在答案准确率与轨迹完整性通过率上差异显著，说明二者是独立的评估信号。
- 提出轨迹完整性（Trace Integrity）作为LLM数据代理的部署可靠性标准，包含七项可审计性要求。
- 识别“结构鸿沟”作为部署失败模式：自然语言推理与自由文本理由无法可靠地生成现实系统所需的操作符级程序。
- 引入执行契约（Execution Contracts）机制，将用户意图与模式元素、算子计划、假设、查询、验证状态及最终答案绑定。
- 在BIRD Mini-Dev上的实验表明，答案准确率与轨迹完整性通过率呈弱相关，CAIT率高达45.8%-59.1%，凸显静默失败风险。
正文
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