Agent Architecture Tool Routing Co-adaptation Failure Analysis
摘要

当多模块 LLM 智能体失败时,主要责任模块未必是最佳干预点。实证显示,虽因果分析常指认工具路由模块为瓶颈,但在该模块注入修正示例反而降低性能;相反,修补上游查询重写模块却能可靠提升结果。作者提出“语言契约”假说解释此不对称性:下游模块隐式适应上游错误分布,修正瓶颈会破坏这种对齐。研究通过协同适应度量证实,高协同适应性与修补危害显著相关,为理解智能体内部模块交互提供了新视角。

AI 推荐理由

论文核心研究多模块 Agent 中工具路由(技能选择)机制的故障诊断与修复悖论。

研究机构
KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology), Republic of Korea NAVER Corp., Seongnam, Republic of Korea
论文信息
作者 Yoon Jeonghun, Kim Dongchan
发布日期 2026-05-21
arXiv ID 2605.21958
相关性评分 8/10 (高度相关)