大型语言模型驱动的智能体的行为分析
arXiv:2610.32087v1 发布类型：新 摘要：理解语言—智能体的行为，需要探究行动如何在时间轨迹中被组织，以及这种组织与情境和结果之间的关联。我们提出了一种通用框架，将数据驱动的行为发现与分析及实验研究相衔接。从记录的活动提炼出的类别界定了测量的内容；分析保留了行为在流程中的位置，并将其关系表述为可解释的假设；在预留的场景中进行的统计评估与检验，则用于考察证据的强度与适用范围；随后，通过包括提示引导在内的实验，测试在人为改变的条件下行为与结果的变化情况。一项关于迭代式自我反思的研究说明了如何