論文の概要: Where Did It All Go Wrong? A Hierarchical Look into Multi-Agent Error Attribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04886v1
- Date: Mon, 06 Oct 2025 15:07:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.926317
- Title: Where Did It All Go Wrong? A Hierarchical Look into Multi-Agent Error Attribution
- Title（参考訳）: どこで間違いを犯したのか? マルチエージェントのエラー属性を階層的に調べる
- Authors: Adi Banerjee, Anirudh Nair, Tarik Borogovac,
- Abstract要約: 本稿では,階層的文脈表現,客観分析に基づく評価,コンセンサス投票を組み合わせた新しいアルゴリズムECHOを提案する。
実験の結果,ECHOは様々なマルチエージェントインタラクションシナリオにおいて既存手法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7226144684379191
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Error attribution in Large Language Model (LLM) multi-agent systems presents a significant challenge in debugging and improving collaborative AI systems. Current approaches to pinpointing agent and step level failures in interaction traces - whether using all-at-once evaluation, step-by-step analysis, or binary search - fall short when analyzing complex patterns, struggling with both accuracy and consistency. We present ECHO (Error attribution through Contextual Hierarchy and Objective consensus analysis), a novel algorithm that combines hierarchical context representation, objective analysis-based evaluation, and consensus voting to improve error attribution accuracy. Our approach leverages a positional-based leveling of contextual understanding while maintaining objective evaluation criteria, ultimately reaching conclusions through a consensus mechanism. Experimental results demonstrate that ECHO outperforms existing methods across various multi-agent interaction scenarios, showing particular strength in cases involving subtle reasoning errors and complex interdependencies. Our findings suggest that leveraging these concepts of structured, hierarchical context representation combined with consensus-based objective decision-making, provides a more robust framework for error attribution in multi-agent systems.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)マルチエージェントシステムのエラー属性は、協調AIシステムのデバッグと改善において大きな課題となる。
インタラクショントレースにおけるピンポインティングエージェントとステップレベルの障害 – オール・アット・オンス評価、ステップ・バイ・ステップ分析、バイナリ検索 – に対する現在のアプローチは、正確性と一貫性の両方に苦しむ複雑なパターンを分析する場合には不十分である。
本稿では, 階層的文脈表現, 客観分析に基づく評価, コンセンサス投票を組み合わせた新しいアルゴリズムであるECHO(Error Attribution through Contextual Hierarchy and Objective consensus analysis)を提案する。
提案手法は,客観的評価基準を維持しつつ,位置に基づく文脈理解のレベル付けを活用し,最終的にコンセンサス機構を通じて結論に達する。
実験により、ECHOは様々なマルチエージェント相互作用シナリオにおいて既存の手法よりも優れており、微妙な推論誤差や複雑な相互依存を伴う場合において、特に強みを示す。
これらの構造的・階層的文脈表現とコンセンサスに基づく客観的意思決定とを組み合わせることで、マルチエージェントシステムにおけるエラー帰属のためのより堅牢なフレームワークが提供されることが示唆された。
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