AgentTrace: A Structured Logging Framework for Agent System Observability

📄 arXiv: 2602.10133v1 📥 PDF

作者: Adam AlSayyad, Kelvin Yuxiang Huang, Richik Pal

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2026-02-07

备注: AAAI 2026 Workshop LaMAS

💡 一句话要点

AgentTrace：用于提升Agent系统可观测性的结构化日志框架

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

关键词: LLM Agent 可观测性 安全审计 动态分析 结构化日志 运行时检测 风险管理

📋 核心要点

  1. 现有LLM Agent的非确定性行为使其难以进行静态安全审计，阻碍了其在高风险领域的应用。
  2. AgentTrace通过在运行时捕获Agent的操作、认知和上下文信息，提供动态可观测性和遥测能力。
  3. AgentTrace旨在提升Agent的安全性、可追溯性和实时监控能力，从而促进其在敏感环境中的可靠部署。

📝 摘要（中文）

尽管由大型语言模型（LLM）驱动的自主Agent能力日益增强，但它们在高风险领域的应用仍然有限。一个关键障碍是安全性：LLM Agent固有的非确定性行为使得传统的静态审计方法失效。现有的安全方法，如代理级别的输入过滤和模型透明化，无法提供足够的Agent推理、状态变化或环境交互的透明度或可追溯性。本文介绍了AgentTrace，一个动态可观测性和遥测框架，旨在填补这一空白。AgentTrace以最小的开销在运行时对Agent进行检测，捕获跨越操作、认知和上下文三个层面的丰富结构化日志流。与传统的日志系统不同，AgentTrace强调连续的、可自省的跟踪捕获，不仅用于调试或基准测试，而且作为Agent安全、问责制和实时监控的基础层。我们的研究强调了AgentTrace如何实现更可靠的Agent部署、细粒度的风险分析和知情的信任校准，从而解决迄今为止限制LLM Agent在敏感环境中使用的关键问题。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法，如输入过滤和模型透明化，无法充分追踪LLM Agent的推理过程、状态变化和环境交互，导致安全审计困难，在高风险场景应用受限。传统的日志系统无法满足Agent安全、问责和实时监控的需求。

核心思路：AgentTrace的核心思路是在Agent运行时进行动态检测，捕获Agent在操作层面、认知层面和上下文层面的结构化日志。通过持续、可自省的跟踪捕获，实现对Agent行为的全面观测，从而提升Agent的安全性、可追溯性和可控性。

技术框架：AgentTrace框架包含三个主要层面：操作层面（记录Agent执行的操作）、认知层面（记录Agent的推理过程和决策）和上下文层面（记录Agent所处的环境信息）。框架通过轻量级的运行时检测机制，以最小的性能开销捕获这些信息，并将它们组织成结构化的日志流。这些日志可以用于调试、基准测试、风险分析和实时监控。

关键创新：AgentTrace的关键创新在于其动态可观测性和结构化日志记录方法。与传统的静态审计和简单的日志记录相比，AgentTrace能够提供更全面、更细粒度的Agent行为信息，从而实现更有效的安全保障和风险管理。它强调连续的、可自省的跟踪捕获，不仅仅用于事后分析，更可以作为实时监控的基础。

关键设计：AgentTrace的设计重点在于最小化运行时开销，同时最大化信息捕获的完整性和准确性。具体的参数设置和技术细节（如日志格式、采样频率、数据存储方式等）在论文中可能未详细说明，属于实现层面的选择。框架的设计允许根据具体的Agent系统和应用场景进行定制和扩展。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文主要提出了AgentTrace框架，并阐述了其设计理念和潜在应用。由于是框架性工作，具体的实验结果和性能数据可能未在摘要中详细展示。未来的工作可能会包括对AgentTrace框架的性能评估、与其他安全方法的对比，以及在实际应用场景中的验证。

🎯 应用场景

AgentTrace可应用于金融、医疗、法律等高风险领域，提升LLM Agent的安全性、可靠性和可信度。通过实时监控和风险分析，可以及时发现和应对潜在的安全威胁。此外，AgentTrace还可以用于Agent的调试、优化和性能评估，促进Agent技术的进一步发展和应用。

📄 摘要（原文）

Despite the growing capabilities of autonomous agents powered by large language models (LLMs), their adoption in high-stakes domains remains limited. A key barrier is security: the inherently nondeterministic behavior of LLM agents defies static auditing approaches that have historically underpinned software assurance. Existing security methods, such as proxy-level input filtering and model glassboxing, fail to provide sufficient transparency or traceability into agent reasoning, state changes, or environmental interactions. In this work, we introduce AgentTrace, a dynamic observability and telemetry framework designed to fill this gap. AgentTrace instruments agents at runtime with minimal overhead, capturing a rich stream of structured logs across three surfaces: operational, cognitive, and contextual. Unlike traditional logging systems, AgentTrace emphasizes continuous, introspectable trace capture, designed not just for debugging or benchmarking, but as a foundational layer for agent security, accountability, and real-time monitoring. Our research highlights how AgentTrace can enable more reliable agent deployment, fine-grained risk analysis, and informed trust calibration, thereby addressing critical concerns that have so far limited the use of LLM agents in sensitive environments.