Abduct, Act, Predict: Scaffolding Causal Inference for Automated Failure Attribution in Multi-Agent Systems
作者: Alva West, Yixuan Weng, Minjun Zhu, Zhen Lin, Zhiyuan Ning, Yue Zhang
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-09-12 (更新: 2025-09-23)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出A2P框架，通过因果推理提升多智能体系统故障归因精度
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多智能体系统 故障归因 因果推理 反事实推理 大型语言模型 智能体框架 A2P框架
📋 核心要点
- 现有方法在多智能体系统故障归因中依赖模式识别，缺乏反事实推理能力，导致步骤级准确率极低。
- A2P框架通过溯因、行动、预测三步推理，将故障归因转化为结构化的因果推理任务，提升准确性。
- 实验表明，A2P在算法生成和手工数据集上，步骤级准确率分别提升至47.46%和29.31%，显著优于基线。
📝 摘要（中文）
多智能体系统中的故障归因，即精确定位发生决定性错误的步骤，是一个关键但尚未解决的挑战。现有方法将其视为长对话日志上的模式识别任务，导致步骤级别的准确率极低（低于17%），使其无法用于调试复杂系统。它们的核心弱点是无法进行稳健的反事实推理：确定纠正单个动作是否能真正避免任务失败。为了弥合这种“反事实推理差距”，我们引入了Abduct-Act-Predict (A2P) Scaffolding，这是一种新颖的智能体框架，它将故障归因从模式识别转变为结构化的因果推理任务。A2P显式地引导大型语言模型在单个推理过程中完成一个正式的三步推理过程：（1）溯因，推断智能体行为背后的隐藏根本原因；（2）行动，定义最小的纠正干预；（3）预测，模拟后续轨迹并验证干预是否解决了故障。这种结构化方法利用了整个对话的整体上下文，同时对模型的分析施加了严格的因果逻辑。我们在Who&When基准测试上的大量实验证明了其有效性。在算法生成的数据集上，A2P实现了47.46%的步骤级别准确率，比基线的16.67%提高了2.85倍。在更复杂的手工制作的数据集上，它实现了29.31%的步骤准确率，比基线的12.07%提高了2.43倍。通过用因果视角重新构建问题，A2P Scaffolding为自动故障归因提供了一个稳健、可验证且准确得多的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多智能体系统中自动故障归因的问题。现有方法主要依赖于模式识别，直接从对话日志中寻找错误模式，缺乏对智能体行为因果关系的理解，无法进行有效的反事实推理，导致在复杂场景下故障归因的准确率极低，难以实际应用。
核心思路：论文的核心思路是将故障归因问题转化为一个结构化的因果推理任务。通过显式地引导大型语言模型进行溯因（Abduct）、行动（Act）和预测（Predict）三个步骤，模拟人类专家进行故障诊断的过程。这种方法能够更好地利用对话的上下文信息，并对模型的推理过程施加因果逻辑的约束，从而提高故障归因的准确性和可解释性。
技术框架：A2P框架包含以下三个主要阶段： 1. 溯因（Abduct）：分析智能体的行为，推断其行为背后的根本原因。这一步旨在找出导致错误的潜在因素。 2. 行动（Act）：基于溯因的结果，定义一个最小的纠正干预。这个干预应该能够解决根本原因，并避免引入新的问题。 3. 预测（Predict）：模拟在进行纠正干预后的系统行为，验证干预是否能够成功解决故障。这一步通过预测未来的轨迹来评估干预的有效性。 整个流程通过大型语言模型实现，并显式地引导模型按照上述步骤进行推理。
关键创新：A2P框架的关键创新在于将故障归因问题从模式识别转化为因果推理。与现有方法相比，A2P不再仅仅依赖于对话日志中的表面模式，而是试图理解智能体行为背后的因果关系，并进行反事实推理。这种方法能够更好地应对复杂场景，并提供更准确和可解释的故障归因结果。
关键设计：A2P框架的关键设计在于如何有效地引导大型语言模型进行溯因、行动和预测。具体来说，论文可能使用了特定的提示工程（Prompt Engineering）技术，设计了合适的提示语来引导模型进行推理。此外，论文可能还使用了特定的损失函数或训练策略来优化模型的性能。具体的参数设置、网络结构等技术细节需要在论文中进一步查找。
📊 实验亮点
A2P框架在Who&When基准测试中表现出色。在算法生成的数据集上，A2P的步骤级准确率达到47.46%，相比基线的16.67%提升了2.85倍。在更复杂的手工制作数据集上，A2P的步骤级准确率达到29.31%，相比基线的12.07%提升了2.43倍。这些结果表明，A2P框架能够显著提高多智能体系统故障归因的准确性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种多智能体系统，例如协作机器人、自动驾驶车辆、智能交通系统等。通过自动进行故障归因，可以快速定位系统中的问题，减少人工调试的时间和成本，提高系统的可靠性和安全性。未来，该技术有望应用于更复杂的分布式系统，例如云计算平台和物联网网络。
📄 摘要（原文）
Failure attribution in multi-agent systems -- pinpointing the exact step where a decisive error occurs -- is a critical yet unsolved challenge. Current methods treat this as a pattern recognition task over long conversation logs, leading to critically low step-level accuracy (below 17\%), which renders them impractical for debugging complex systems. Their core weakness is a fundamental inability to perform robust counterfactual reasoning: to determine if correcting a single action would have actually averted the task failure. To bridge this \emph{counterfactual inference gap}, we introduce Abduct-Act-Predict (A2P) Scaffolding, a novel agent framework that transforms failure attribution from pattern recognition into a structured causal inference task. A2P explicitly guides a large language model through a formal three-step reasoning process within a single inference pass: (1) Abduction, to infer the hidden root causes behind an agent's actions; (2) Action, to define a minimal corrective intervention; and (3) Prediction, to simulate the subsequent trajectory and verify if the intervention resolves the failure. This structured approach leverages the holistic context of the entire conversation while imposing a rigorous causal logic on the model's analysis. Our extensive experiments on the Who\&When benchmark demonstrate its efficacy. On the Algorithm-Generated dataset, A2P achieves 47.46\% step-level accuracy, a 2.85$\times$ improvement over the 16.67\% of the baseline. On the more complex Hand-Crafted dataset, it achieves 29.31\% step accuracy, a 2.43$\times$ improvement over the baseline's 12.07\%. By reframing the problem through a causal lens, A2P Scaffolding provides a robust, verifiable, and significantly more accurate solution for automated failure attribution. Ours code are released at https://github.com/ResearAI/A2P.