"Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?" 论文笔记

介绍

(1) 发表：BuildingTrust'25
(2) 背景
尽管对多智能体 LLM 系统（MAS）的热情越来越多，但与单机准则框架相比，它们在流行的基准测试中的性能往往仍然很少。这一差距强调了系统地分析阻碍 MAS 有效性的挑战的必要性
(3) 贡献
对 MAS 执行轨迹进行了首次系统评估，介绍了 MAS 的第一个结构性故障分类法（MAST），并结合 MAST 开发了一个 LLM-As-A-Judge 的评估框架来分析 MAS 的性能。开源了数据集和代码，包括 200 多个对话 Trace 以及详细的专家注释
工作

提出失败模式的分类法是一个极具挑战性的任务，为了系统地发现没有偏见的失败模式，我们采用了基础理论（GT）方法。总体而言，GT 分析累积了150多个痕迹，需要每个具有代理系统经验的注释者超过 20 个小时的纯注释。为了完善分类法，我们进行了通知协议研究（IAA），8 名具有经验的专家通过添加、删除、合并、分裂或修改定义直到达成共识，从而迭代地调整故障模式和失败类别，为此一共进行了三轮 IAA 来解决注释之间的分歧

基础理论（GT）方法（Glaser＆Strauss，1967）：这是一种定性研究方法，该方法直接从经验数据中构建理论，而不是测试预定义的假设

(1) 数据收集
采用理论抽样来确保收集数据的一些列任务和质量的多样性，注释者们标注了 5 个 MAS 中的 150+ Traces。具体使用 open coding 来分析每个 Trace，将定性数据分解为标记的段，从而使注释者可以通过备忘录创建新的代码和文档观察结果，从而使注释者之间的迭代反射和协作
(2) IAA 研究
对于通道间协议（IAA）研究，我们就最初的分类学推导了三个主要的讨论。注释者致力于分类法以完善它，进行迭代改进，逐步改故障模式的定义，将它们分解为多个细粒度故障模式，将不同的故障模式合并到新的故障模式中，添加新的故障模式或根据需要删除分类学中的故障模式

这个过程可以比作一项学习研究，在学习研究中，不同的代理人（这次人类注释者）独立地从共同的状态空间收集观察结果，并彼此分享他们的发现以达成共识

(3) LLM 标注
目标是提出一种自动化的方法，以使用我们的分类法发现和诊断 MAS Traces 中的故障模式。为此，我们开发了一条 LLM-As-A-Judge 管道。在此策略中，本文提供了一个系统提示来让 LLM 给出包含我们 MAST 中分类故障的详细解释
实验

按照类别和系统的故障模式分布。由于在不同的任务上检测到故障，因此从定量意义上讲，结果在整个质量上都无法直接比较。但是，对于每个 MAS，可以分析如何在三个主要类别中以及14个特定故障模式中的故障分布
总结

对基于 LLM 的多代理系统（MAS）的故障模式进行了首次系统研究。我们使用 GT 理论分析了 200 多个执行的 Traces，通过 IAA 研究进行了迭代改进和验证我们的分类学。最终确定了 14 种细粒失败模式，分为 3 个不同的类别，形成了多代理系统故障分类法 MAST

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