修复还是重采样？重新思考 LLM 多智能体系统中的失败调试
评分
76首次系统评估重跑式修复是否真正因果有效，并提出了可控复现框架和新数据集，填补了该领域空白。
研究设计严谨，包含大规模人工标注数据和多框架实证，论证充分且数据支撑有力。
为多智能体系统开发者提供了可用的故障复现与修复工具，能直接指导调试实践。
针对当前 Agent 应用爆发但可靠性不足的痛点，研究成果高度贴合当下需求。
来自 arXiv 学术预印本，虽未经同行评审，但方法规范、数据详实，可信度较高。
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
论文提出了新框架、新数据集和系统性实证，结果对比清晰，对 Agent 可靠性研究有显著增量价值。
AI 点评
「这篇论文戳破了一个行业幻觉：很多团队修 Agent 故障只是靠多试几次。它给出的数据很扎心——重跑修复率只有 6.9%，而症状驱动的定向干预能提升近两倍。对正在做多智能体产品的人来说，SymTrace 和 SymFail 可以直接借鉴来建立自己的回归测试集，不用再靠运气调参。」
速览
随着基于大语言模型的多智能体系统（MAS）越来越多地应用于长周期复杂任务，其可靠性成为实际部署的核心瓶颈。现有调试与修复方法通常依赖重跑整个执行轨迹并重新采样，但这类方法究竟是通过因果修复还是仅靠 LLM 随机性实现偶然修复，仍是一个未解问题。为此，本文提出受控评估框架 SymTrace，通过记录执行轨迹并建立干预锚点，在回放时仅重新生成锚点后的下游轨迹，从而可靠复现 MAS 故障。作者还构建了包含 536 条人工标注故障轨迹的数据集 SymFail，并在三个主流 MAS 框架上进行大规模实证研究。结果显示，现有无引导重跑方法极不可靠，故障复现率和修复率仅为 67.97% 和 6.90%。基于此，他们探索了症状驱动的干预方法，成功修复 20.15% 的失败案例，较 state-of-the-art 修复方法提升 191.89%。该研究为 MAS 调试与修复提供了可操作见解。
- 提出 SymTrace 框架，通过日志回放与干预锚点实现 MAS 故障的可靠复现，为修复方法提供受控评估基础。
- 构建 SymFail 数据集，包含 536 条人类标注的故障轨迹，并标注图链接位置、类别与追踪证据。
- 实证发现现有无引导重跑方法修复不可靠：故障复现率仅 67.97%，修复率仅 6.90%；症状驱动干预方法将修复率提升至 20.15%，较 SOTA 提升 191.89%。
正文
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