論文の概要: AgentTrails: Towards Trust and Reuse for Agentic Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.18816v1
• Date: Tue, 21 Jul 2026 07:53:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-22 19:05:05.35166
• Title: AgentTrails: Towards Trust and Reuse for Agentic Tasks
• Title（参考訳）: AgentTrails: エージェントタスクの信頼と再利用を目指して
• Abstract要約: LLMベースのエージェントは、ツールの呼び出し、データベースのクエリ、コードの実行、中間アーティファクトの操作によって複雑なタスクに対処する。 これらのエージェントは、通常、時系列ログとして格納されるトラジェクトリに従い、基礎となるデータフローを隠蔽する。 本稿ではエージェント証明とセンスメイキングのためのプロトタイプシステムであるAgentTrailsを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.615897924172812
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLM-powered agents increasingly tackle complex tasks by invoking tools, querying databases, executing code, and manipulating intermediate artifacts. These agents follow trajectories that are typically stored as chronological logs, obscuring the underlying dataflow -- the dependencies between their actions and the artifacts they create and manipulate. This limits developers' ability to understand the agents' trails, compare executions, debug failures, and re-use the computations. We present AgentTrails, a prototype system for agent provenance and sensemaking. AgentTrails converts raw trajectories into structured provenance graphs, where tool calls are modeled as computational actions and inputs and outputs as data artifacts. The system supports the comparison of executions by placing multiple provenance graphs on a shared canvas and constructing a joined quotient graph that aligns recurring tools, artifacts, and dependency structures across trajectories. On top of this representation, AgentTrails supports pattern extraction, downstream analysis, and skill abstraction. We demonstrate AgentTrails on real-world agent trajectories, showing that it reveals hidden dependencies, aligns divergent executions, and surfaces recurring tool-use patterns beyond chronological logs.
• Abstract（参考訳）: LLMエージェントは、ツールの呼び出し、データベースのクエリ、コードの実行、中間アーティファクトの操作によって、複雑なタスクに対処するようになっている。 これらのエージェントは、通常、時系列ログとして格納されるトラジェクトリに従い、基盤となるデータフロー -- アクションとそれらが生成し、操作するアーティファクト間の依存関係 -- を隠蔽する。 これにより、開発者はエージェントのパスを理解し、実行を比較し、障害をデバッグし、計算を再使用することができる。 本稿ではエージェント証明とセンスメイキングのためのプロトタイプシステムであるAgentTrailsを紹介する。 AgentTrailsは生のトラジェクトリを構造化された前処理グラフに変換し、ツールコールは計算アクションとしてモデル化され、入力と出力はデータアーティファクトとしてモデル化される。 このシステムは、共有キャンバス上に複数の前駆グラフを配置し、反復するツール、アーティファクト、およびトラジェクトリ間の依存性構造を整列する結合商グラフを構築することにより、実行の比較をサポートする。 この表現に加えて、AgentTrailsはパターン抽出、ダウンストリーム分析、スキル抽象化をサポートしている。 我々はAgentTrailsを実世界のエージェントトラジェクトリで実証し、隠れた依存関係を明らかにし、分岐実行を調整し、時系列ログを超えた繰り返しツール使用パターンを表面化することを示した。

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