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Annotrace 发布:面向 Agent 轨迹的步骤级标注工作台
arXiv 论文 Annotrace 专注于解决 LLM Agent 失败分析中的人工标注难题,支持 OpenTelemetry GenAI、LangSmith、Langfuse 等 6 种轨迹格式,把每次运行转换为有序嵌套的步骤列表。研究者可自定义标注 codebook,由前沿模型基于样本轨迹提出初始标注集,并回答与人类完全相同的问题,形成人机协同标注流程。在多智能体问答语料上,它精确复现了此前人工标注的 235 个标注单元,两个模型对同一批轨迹的标注一致率达 91%,κ=0.82。
当前结论
做 Agent 调试的人可以看看,这个工具能读 LangSmith、Langfuse 等六种格式,自动和人工一起做步骤级标注,复现了 235 个标注单元。
2 个信源33° AI 热度最后更新 2026/10/16 10:55:26
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