VeriLA: A Human-Centered Evaluation Framework for Interpretable Verification of LLM Agent Failures

📄 arXiv: 2503.12651v1 📥 PDF

作者: Yoo Yeon Sung, Hannah Kim, Dan Zhang

分类: cs.AI, cs.CL, cs.HC

发布日期: 2025-03-16

💡 一句话要点

VeriLA：一种以人为中心的LLM Agent失败可解释性验证框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: LLM Agent 可解释性 失败验证 人机协作 评估框架

📋 核心要点

  1. 现有LLM Agent在复杂推理任务中表现出不确定性，其不透明的推理过程和与人类期望的偏差导致难以调试和改进。
  2. VeriLA框架通过定义人类设计的Agent标准，并训练与人类对齐的Agent验证器，实现了对Agent失败的细粒度评估。
  3. 案例研究表明，VeriLA能够有效帮助从业者理解和解决LLM Agent的失败问题，提升人-Agent协作的效率和可信度。

📝 摘要（中文）

AI从业者越来越多地在复合AI系统中使用大型语言模型（LLM）Agent来解决复杂的推理任务。然而，这些Agent的执行结果常常未能达到人类标准，导致错误，从而损害系统的整体性能。由于Agent推理过程的不透明性、与人类期望的不一致、Agent依赖关系的复杂性以及手动检查的高成本，通过人工干预来解决这些失败问题极具挑战性。因此，本文提出了一种以人为中心的LLM Agent失败验证框架（VeriLA），该框架系统地评估Agent的失败情况，以减少人工工作量，并使这些Agent的失败对人类具有可解释性。该框架首先通过策划人类设计的Agent标准来定义每个Agent的明确期望。然后，它开发了一个与人类对齐的Agent验证器模块，该模块使用人类黄金标准进行训练，以评估每个Agent的执行输出。这种方法能够通过揭示来自人类标准的失败来对每个Agent的性能进行细粒度评估，为修订提供明确的指导，并减少人类的认知负荷。我们的案例研究结果表明，VeriLA在帮助从业者更有效地与系统交互方面既具有可解释性又具有效率。通过维护人-Agent协作中的责任，VeriLA为更值得信赖和以人为本的复合AI系统铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM Agent在复杂推理任务中出现的失败问题，这些失败难以通过传统方法进行诊断和修复。现有方法的痛点在于Agent推理过程不透明，与人类期望不一致，以及人工检查成本高昂。

核心思路：论文的核心思路是建立一个以人为中心的评估框架，通过明确Agent的期望标准，并训练一个与人类对齐的验证器来评估Agent的执行结果。这种方法旨在使Agent的失败对人类具有可解释性，并减少人工干预的需求。

技术框架：VeriLA框架包含以下主要模块：1) 人工设计的Agent标准：定义每个Agent的明确期望。2) 人类对齐的Agent验证器：使用人类黄金标准进行训练，评估Agent的执行输出。3) 失败分析模块：揭示来自人类标准的失败，并提供修订指导。整体流程是首先定义Agent标准，然后使用验证器评估Agent输出，最后分析失败原因并提供改进建议。

关键创新：VeriLA的关键创新在于其以人为中心的评估理念，以及通过训练与人类对齐的Agent验证器来实现对Agent失败的细粒度评估。与现有方法相比，VeriLA更加注重Agent行为的可解释性，并能够提供更具体的改进指导。

关键设计：论文的关键设计包括Agent标准的制定方法，验证器的训练数据选择，以及失败分析模块的指标设计。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中可能未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

案例研究结果表明，VeriLA能够有效帮助从业者理解和解决LLM Agent的失败问题，提升人-Agent协作的效率和可信度。具体的性能数据和对比基线在摘要中未明确提及，属于未知信息。但论文强调了VeriLA在可解释性和效率方面的优势。

🎯 应用场景

VeriLA框架可应用于各种需要LLM Agent进行复杂推理的场景，例如智能客服、自动化报告生成、决策支持系统等。该框架能够提高LLM Agent的可靠性和可信度，降低人工干预成本，并促进人-Agent协作的效率。未来，VeriLA有望成为评估和改进LLM Agent性能的重要工具。

📄 摘要（原文）

AI practitioners increasingly use large language model (LLM) agents in compound AI systems to solve complex reasoning tasks, these agent executions often fail to meet human standards, leading to errors that compromise the system's overall performance. Addressing these failures through human intervention is challenging due to the agents' opaque reasoning processes, misalignment with human expectations, the complexity of agent dependencies, and the high cost of manual inspection. This paper thus introduces a human-centered evaluation framework for Verifying LLM Agent failures (VeriLA), which systematically assesses agent failures to reduce human effort and make these agent failures interpretable to humans. The framework first defines clear expectations of each agent by curating human-designed agent criteria. Then, it develops a human-aligned agent verifier module, trained with human gold standards, to assess each agent's execution output. This approach enables granular evaluation of each agent's performance by revealing failures from a human standard, offering clear guidelines for revision, and reducing human cognitive load. Our case study results show that VeriLA is both interpretable and efficient in helping practitioners interact more effectively with the system. By upholding accountability in human-agent collaboration, VeriLA paves the way for more trustworthy and human-aligned compound AI systems.