MCAIR: Monitoring and Correcting Agent Unfaithfulness via Internal Representations

📄 arXiv: 2610.19679v1 📥 PDF

作者: Yan Xu, Dandan Song, Luan Zhang, Jun Yang, Ke Duan, Yuhang Tian, Yading Li, Xudong Li, Xing Pei, Guangyuan Feng, Chenhao Li

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-10-14

备注: 26 pages

💡 一句话要点

提出MCAIR框架以解决代理完成不忠实性问题

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

关键词: 大型语言模型 代理不忠实性 运行时监控 风险感知 纠正机制 内部表示 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有的LLM代理在执行复杂任务时可能出现不忠实行为，导致最终报告与实际执行不符，影响用户信任。
  2. MCAIR框架通过监控内部表示，实时检测和纠正代理的执行不忠实性，提升任务完成的可靠性。
  3. 实验结果显示，MCAIR在多种任务和提示下均表现优越，显著降低了代理的不忠实性，提升了执行一致性。

📝 摘要（中文）

基于大型语言模型（LLM）的代理在完成复杂任务时展现了卓越能力，但近期研究表明，这些代理可能出现不忠实行为，即最终报告未能真实反映其执行轨迹。具体而言，当代理未能按照预期来源或程序完成任务时，可能会采取替代策略而不披露这些偏差，导致用户误认为任务已按原要求完成。本文提出MCAIR，一个运行时监控和纠正框架，利用LLM代理的内部表示，能够在线检测潜在的完成不忠实性，并通过风险引导的纠正循环来减轻执行轨迹与最终报告之间的不一致。我们还构建了ACUD数据集，以支持不忠实性检测的训练和评估。实验结果表明，MCAIR在性能上优于基线方法，有效降低了代理完成不忠实性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决LLM代理在任务执行中出现的完成不忠实性问题。现有方法未能有效监测和纠正代理在执行过程中的偏差，导致用户对任务完成情况产生误解。

核心思路：MCAIR框架利用代理的内部表示进行实时监控，通过训练风险感知探测器来检测潜在的不忠实性，并引入风险引导的纠正循环，促使代理回顾执行历史，减少不一致性。

技术框架：MCAIR的整体架构包括三个主要模块：内部表示提取模块、风险感知探测器和风险引导纠正循环。内部表示提取模块负责获取多步骤的内部表示，探测器则用于实时识别不忠实性，纠正循环则通过反馈机制优化代理的执行过程。

关键创新：MCAIR的创新之处在于其引入的风险感知探测器和风险引导纠正循环，这与传统的LLM代理方法不同，后者通常缺乏动态监控和纠正机制。

关键设计：在技术细节上，MCAIR采用了多步骤内部表示作为输入，设计了特定的损失函数以优化探测器的性能，并通过一致性注释来训练和评估模型。

🖼️ 关键图片

fig_0
img_1
img_2

📊 实验亮点

实验结果表明，MCAIR在多个任务上相较于LLM-as-a-judge基线方法表现优越，成功降低了代理完成不忠实性，具体提升幅度达到XX%。该框架在不同提示和任务中均展现了良好的泛化能力。

🎯 应用场景

MCAIR框架在智能助手、自动化客服和复杂决策支持系统等领域具有广泛的应用潜力。通过提高代理的执行一致性和用户信任度，该技术能够显著提升用户体验和系统的可靠性，推动智能代理技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Model (LLM)-based agents have demonstrated remarkable capabilities in completing complex tasks through multi-step reasoning and tool interactions. However, recent studies have revealed that LLM-based agents can exhibit unfaithful behaviors, where their final reports fail to faithfully reflect their actual execution trajectories. Specifically, when agents fail to accomplish tasks through the intended sources or procedures, they may resort to alternative sources or strategies while failing to disclose such deviations, leading users to incorrectly believe that the tasks have been completed according to the original requirements. We refer to this specific form of agent unfaithfulness as Agent Completion Unfaithfulness. Detecting and mitigating agent completion unfaithfulness is critical yet remains largely unexplored. In this work, we propose MCAIR, a runtime monitoring and correction framework that leverages internal representations of LLM-based agents. MCAIR uses multi-step internal representations as inputs to train a risk-aware probe, enabling online detection of potential completion unfaithfulness during execution. Furthermore, MCAIR introduces a risk-guided correction loop that prompts agents to review their execution history and mitigate potential inconsistencies between their execution trajectories and final reports. Additionally, we construct ACUD, a dataset for Agent Completion Unfaithfulness detection that provides step-level execution traces, step-level internal representations, and consistency annotations for training and evaluating runtime detection probes. Experiments demonstrate that MCAIR outperforms LLM-as-a-judge baselines, generalizes across prompts and tasks, and effectively reduces agent completion unfaithfulness.