Agent 可解释性与推理透明化
概述
Agent 的决策过程需要可理解和可追溯。可解释性是信任建立的基础，也是调试的必备条件。
研究方向
- 决策因果链追踪 — 从用户请求到工具执行的完整链路
- 推理过程可视化 — LLM 的思考过程对外展示
- 运行时决策可见性 — Agent 在执行过程中实时展示”我在做什么、为什么”
- 对比商业工具 — LangSmith 等商业可观测性产品的借鉴
关键挑战
- 可解释性与性能的权衡（详细追踪增加延迟）
- LLM 推理过程的固有黑箱性
- 用户不同技术水平的解释需求差异
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