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SSCBench：评估工具调用LLM Agent故障注入测试的证据有效性
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AI 综述
SSCBench 提出一套测量协议，用于评估工具调用型 LLM 智能体故障注入测试的证据有效性。研究在两个 τ-bench 环境中展开，覆盖 4 种故障算子、5 种智能体配置，共进行 1,191 次故障执行。实验结果显示，在 44 条最终可见反证的已采纳运行中，仅 17 条在首次使用前收到，27 条在之后收到；自动轨迹分析可以恢复采纳行为，却无法可靠恢复首次错误依赖事件。论文据此主张，在把采纳解释为失败之前，应先报告证据条件与支撑总体。
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最新进展10月9日 12:00
SSCBench 新增测量协议，揭示故障注入测试中反证常在首次使用后才到达。报道时间线
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10月9日
- arXiv · Software EngineeringSSCBench：评估工具调用型 LLM 智能体故障注入测试的证据有效性
SSCBench 提出测量协议，评估工具调用型 LLM 智能体故障注入测试的证据有效性，在两个 τ-bench 环境中覆盖 4 种故障算子、5 种智能体配置、1,191 次故障执行。实验显示，在 44 条最终可见反证的已采纳运行中，仅 17 条在首次使用前收到，27 条在之后收到；自动轨迹分析可恢复采纳，却无法可靠恢复首次错误依赖事件。论文主张应在把采纳解释为失败前报告证据条件与支撑总体。
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