論文の概要: AgentRx: Diagnosing AI Agent Failures from Execution Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02475v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 18:54:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:34.385971
• Title: AgentRx: Diagnosing AI Agent Failures from Execution Trajectories
• Title（参考訳）: AgentRx:実行軌道からAIエージェントの障害を診断する
• Abstract要約: 構造化されたAPI、インシデント管理、オープンなWeb/ファイルタスクにまたがる115の障害トラジェクトリのベンチマークをリリースする。 各トラジェクトリには、臨界障害ステップと、基底理論から派生したクロスドメイン障害分類のカテゴリが注釈付けされている。 本稿では,ドメインに依存しない自動診断フレームワークであるAgentRXについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.61742219198197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI agents often fail in ways that are difficult to localize because executions are probabilistic, long-horizon, multi-agent, and mediated by noisy tool outputs. We address this gap by manually annotating failed agent runs and release a novel benchmark of 115 failed trajectories spanning structured API workflows, incident management, and open-ended web/file tasks. Each trajectory is annotated with a critical failure step and a category from a grounded-theory derived, cross-domain failure taxonomy. To mitigate the human cost of failure attribution, we present AGENTRX, an automated domain-agnostic diagnostic framework that pinpoints the critical failure step in a failed agent trajectory. It synthesizes constraints, evaluates them step-by-step, and produces an auditable validation log of constraint violations with associated evidence; an LLM-based judge uses this log to localize the critical step and category. Our framework improves step localization and failure attribution over existing baselines across three domains.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントは、実行が確率的、長期的、マルチエージェントであり、ノイズの多いツール出力によって仲介されるため、ローカライズが難しい方法で失敗することが多い。 このギャップに対処するために、手動で失敗したエージェントの実行を注釈付けし、構造化されたAPIワークフロー、インシデント管理、オープンなWeb/ファイルタスクにまたがる115の障害トラジェクトリの新たなベンチマークをリリースする。 各トラジェクトリには、臨界障害ステップと、基底理論から派生したクロスドメイン障害分類のカテゴリが注釈付けされている。 本稿では, 故障原因の人的コストを軽減するために, 自動診断フレームワークであるAgentRXを提案する。 制約を合成し、それらを段階的に評価し、関連する証拠と関連する制約違反の監査可能な検証ログを生成する。 当社のフレームワークは,3つのドメインにわたる既存のベースラインに対するステップローカライゼーションとフェールアトリビューションを改善した。

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