PSU మరియు Duke పరిశోధకులు బహురాష్ట్రీయ వ్యవస్థల కోసం భువీంద్ర విఫలత సూచనలను వెల్లడించారు

PSU మరియు డ్యూక్ యూనివర్సిటీ పరిశోధకులు, Google DeepMind మరియు ఇతర రీసెర్చ్ ల్యాబ్స్ సహకారులతో కలిసి, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌లో కొత్త సమస్యను సరిచేసారు: LLM-చालित Multi-Agent Systems కోసం Automated Failure Attribution. ఈ పని Who&When బెంచ్‌మార్క్‌ను పరిచయం చేస్తుంది, ఇది ఒక డేటాసెట్ మరియు మూల్యాంకన సూట్, ఇది ఏ ఏజెంట్ విఫలమైంది మరియు ఎప్పుడు అనేది గుర్తించేందుకు రూపొందించబడింది. ఆటోనమస్ సిస్టమ్స్ విస్తరిస్తున్న సమయంలో డీబగింగ్‌కు వేగవంతమైన, ఖచ్చితమైన డయాగ్నొస్టిక్ సాధనాల అవసరం పెరిగిన సందర్భంలో ఈ ప్రయత్నం సమయానికి వస్తోంది.

తొరపడి ఉన్నారా? ముఖ్యమైన విషయాలు ఇవి:
• 🔎 కొత్త పని: మల్టీ-ఏజెంట్ సిస్టమ్స్‌లో “ఎవరు విఫలమయ్యారు” మరియు “ఎప్పుడు జరిగింది” ని ఆటోమేట్ చేయండి.
• 🧪 Who&When బెంచ్‌మార్క్: 127 సిస్టమ్స్ నుండి మానవ-అనోటేట్ చేసిన లాగ్స్ ద్వారా సాందర్భిక పరీక్షలు చేయడానికి అవకాశం.
• 📉 సవాలు పెట్టిన ఫలితాలు: “ఎవరు” కోసం సుమారు 53.5% మరియు “ఎప్పుడు” కోసం సుమారు 14.2%; ప్రస్తుత పద్ధతులు పొడవైన లాగ్‌లపై విఫలమవుతాయి.
• 🧰 చేయదగిన తదుపరి దశలు: హైబ్రిడ్ వ్యూహాలు మరియు నిర్మిత ప్రాంప్ట్‌లను ప్రయోగించండి; టాస్క్ ఫెయిల్యూర్ రూట్ కారణాలు పై ప్రాక్టికల్ గైడ్ చూడండి 🔧

ఎందుకు Automated Failure Attribution Multi-Agent Systems లో ముఖ్యం: PSU మరియు డ్యూక్ పరిశోధకుల గొప్ప విజయం

LLM-శక్తిగల Multi-Agent Systems విస్తరిస్తున్నప్పుడు, డెవలపర్లు తరచూ ఒక విరోధాన్ని ఎదుర్కొంటారు: ఏజెంట్ సందేశాల మగ్గు, టూల్స్ ఆడుకుంటున్నాయి, చైన్-ఆఫ్-థాట్ రీజనింగ్—అయితే టాస్క్ ఇంకా విఫలమవుతుంది. కంప్యూటర్ సైన్స్ పరంగా, సమస్య “సరైన సమాధానం ఏమిటి?” నుండి “కలిసికొనడంలో ఎక్కడ ట్రబుల్ieg వచ్చింది?” వరకు మారుతుంది. ఇది PSU మరియు డ్యూక్ యూనివర్సిటీ బృందం Automated Failure Attribution తో లక్ష్యం వేస్తున్న అంతరం. గ 목표: గంటల‌పాటు లాగ్‌ల‌ను రిఫ్ చేయ‌డాన్ని పారదర్శ‌క‌, నిర్మిత డయాగ్నొస్టిక్ దశ‌గా మార్చడం.

ఫింటెక్ స్టార్టప్‌లో ప్లాట్‌ఫాం ఇంజనీర్ అవా గురించి ఆలోచించండి. ఆమె ఆటోనమస్ సిస్టమ్స్ బృందం నాలుగు ప్రత్యేక ఏజెంట్‌లను ఉపయోగిస్తుంది—ప్లానర్, రీసెర్చర్, కోడర్, మరియు టెస్టర్. ఒక కస్టమర్ ప్రశ్న 23 ఇంటరాక్షన్‌ల తర్వాత విఫలమవుతుంది. Attribution లేకుండా, రూట్ కారణాన్ని గుర్తించటం క్లిష్టం: ప్లానర్ సబ్‌గోల్స్‌ను తప్పుగా నిర్దేశించానా, రీసెర్చర్ కీలక API ని మిస్ అయినా, లేదా టెస్టర్ అవుట్‌పుట్‌ను తప్పుగా అర్థం చేసుకున్నాడా? Attribution సమన్వయానికి బ్లాక్ బాక్స్ రికార్డర్‌లాగా పనిచేస్తుంది, బాధ్యత వహించిన ఏజెంట్ మరియు పరిణామ దశను గుర్తిస్తుంది.

డెవలపర్లు ఎదుర్కొనే డీబగ్ బాటిల్‌నెక్

ఆధునిక AI వర్క్‌ఫ్లోలు అనిశ్చితత వల్లే బాటిల్‌నెక్ అవుతాయి, మోడలింగ్ సామర్థ్యం వల్ల కాదు. శక్తివంతమైన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ ఉన్నప్పటికీ, బాధ్యత స్వామ్యం అస్పష్టంగా ఉండటం ఇటరేషన్ చక్రాలను మరియు పాలనను క్లిష్టతరం చేస్తుంది. PSU-నాయించిన ఫ్రేమ్‌ ఆ విషయం ప్రత్యేక పని గా సిధ్దం చేస్తుంది, ఇది డీబగ్‌ను మూల్యాంకనంతో జతచేస్తుంది—స్కేలింగ్ కి సరైన దిశగా అడుగు.

• 🧵 పొడవైన ఇంటరాక్షన్ చైన్లు చెప్తున్న శబ్దంలో కారణపూర్వకతను అర్థం చేసుకోవడం కష్టమవుతుంది.
• 🧭 అస్పష్ట ఏజెంట్ పాత్రలు నిర్ణయం ఎవరి దగ్గర ఉందో మరియు దాన్ని ఎవరు వ్యాప్తి చేసారో స్పష్టత కోల్పోతాయి.
• ⏱️ డయాగ్నోసిస్ సమయం పెరగడం ప్రతి విఫలతకు మానవ సాక్ష్యదారులు వెతకాల్సి రావడం వల్ల.
• 🔐 అనుగుణత ఒత్తిడి రీసెర్చ్ ల్యాబ్స్ మరియు ప్రొడక్షన్ స్టాక్స్ లో ఆడిట్ సామర్థ్యం అవసరం.

Who&When బెంచ్‌మార్క్ ఈ సమస్యను “ఎవరు” మరియు “ఎప్పుడు” అనోటేషన్లను ప్రమాణబధ్ధం చేసి తీరుస్తుంది, క్వాంటిటేటివ్ మూల్యాంకనం అందిస్తోంది. ఇది బృందాల మధ్య పంచుకునే భాషను సృష్టిస్తుంది: బగ్ కేవలం విఫలత కాదు, కాని నిర్దిష్ట ఏజెంట్-దశ లోపం, గుర్తించదగినది మరియు సరి చేయదగును.

సవాలు 🚧	ఇది ఇబ్బంది పెడుతుంది 💥	అట్రిబ్యూషన్ లాభం ✅
అస్పష్ట ఏజెంట్ సమన్వయం	తప్పు నిందలు లేదా అస్పష్ట పరిష్కారాలు	ఖచ్చితమైన “ఎవరు” బాధ్యతను సూచిస్తుంది 🔍
లాంగ్ లాగ్స్ మరియు కాంటెక్స్ట్ పరిమితులు	శబ్ధంలో కీలక దశ మిస్సవడం	ఖచ్చితమైన “ఎప్పుడు” శోధన విండోను తగ్గిస్తుంది ⏳
మాన్యువల్ లాగ్ పరిశోధన	స్లో ఇటరేషన్స్ మరియు దహనం	ఆటోమేటెడ్ ట్రయాజ్ బగ్‌ల ప fix చక్రాన్ని వేగవంతం చేస్తుంది 🚀
అనుగుణత/ఆడిట్ అవసరాలు	అసంపూర్ణ పోస్ట్‌మోర్టమ్‌లు	ప్రమాణబద్దమైన, పునరుత్పాదక సాక్ష్యాలు 📚

సంస్థాపక AI అమలు బృందాల కోసం కీలక inzicht egyszerű: అట్రిబ్యూషన్ కల **ఆటోనమస్ సిస్టమ్స్ ను మాట్రిక్స్ లోకి మార్చడం, సమర్థతను నేరుగా మద్దతు ఇచ్చే వర్క్‌ఫ్లోను ఉత్పత్తి చేయడం**.

Who&When బెంచ్‌మార్క్ లోకి లోతుగా: డేటా డిజైన్, అనోటేషన్లు, మరియు ఫెయిల్యూర్ అట్రిబ్యూషన్ కోసం కవరేజ్

Who&When బెంచ్‌మార్క్ 127 Multi-Agent Systems యొక్క విస్తృత ఫెయిల్యూర్ లాగ్‌లను సమీకరిస్తుంది, వివిధ పనుల, టూల్ వాడకం, మరియు సమన్వయ నమూనాల విలువను కలిగి. కొన్ని లాగ్‌లు ఆల్గోరిథమిక్‌గా ఉత్పత్తి చేయబడ్డాయి ప్రత్యేక లోపాలపై ఒత్తిడి చేయడానికి; మరికొన్నిపాటి నిపుణులు చేతితో తయారు చేసినవి వాస్తవిక విఫలత కథలను చూపించడానికి. ప్రతి లాగ్ మూడు ముఖ్యమైన అనోటేషన్లను కలిగి ఉంటుంది: ఎవరు విఫలతకు కారణమైనాడు, ఎప్పుడు నిర్ణాయక దశ జరిగింది, మరియు ఎందుకు సహజ భాషలో వివరించబడింది.

ఈ మూడుగల సమాహారం ముఖ్యం. “ఎవరు” బాధ్యతను స్థాపిస్తుంది; “ఎప్పుడు” కాలానుగుణ కోణాన్ని అందిస్తుంది; “ఎందుకు” కారణ సంబంధ రీజనింగ్ ఇస్తుంది, ఇది సవరించడానికి మార్గదర్శకంగా ఉంటుంది. కలిపి, అవి విఫలతను కేవలం గుర్తించదగినదాన్ని కాకుండా వివరించదగినదిగా మార్చుతాయి—ప్రొడక్షన్ వాతావరణాలలో సుస్థిర ఆటోమేషన్ కు ముందు నిబంధన. ప్రమాణీకరణ రీసెర్చ్ ల్యాబ్స్‌కు సరైన సరసమైన పద్ధతులను పోల్చేందుకు అవకాశం ఇస్తుంది, ఒకే విధమైన చూపులతో సాధన సామర్థ్య వైవిధ్యాలను దాచకుండా.

ఏ పాయింట్లు అనోటేట్ చేస్తారు మరియు అవి ఎందుకు ముఖ్యం

అనోటేషన్ మార్గదర్శకాలు కఠినమైన ఎడ్జ్ కేసులను—చైన్ లోపాలు లేదా సైలెంట్ డ్రిఫ్ట్స్ లాంటి వాటిని—సంయమనం తో నిర్వహిస్తాయి. బహుళ ఏజెంట్‌లు విఫలతలో సహకరించేటప్పుడు, అనోటేటర్లు విజయం సాధ్యం కాకుండా మలచిన నిర్ణాయక పాయింట్ను గుర్తిస్తారు. ఇది ప్లానింగ్ పైప్లైన్లలో ప్రత్యేకంగా ఉపయోగకరం, ఇక్కడ తొలగ తప్పు తరువాత దశలను డూం చేస్తుంది కూడా అవి ఒకటిగా సరైనట్లు కనిపించే పరిస్థితుల్లో కూడా.

• 🧩 పాత్ర గుర్తింపు: ప్లానర్, క్రిటిక్, ఎగ్జిక్యూటర్, టూల్-కॉलर, వెరిఫియర్, మొదలైనవి.
• 🕰️ దశ సూచీ: ఫలితాన్ని మార్చిన నిర్ణాయక క్షణం.
• 🗣️ సహజ భాష కారణ వివరణ: కారణ సంబంధాన్ని చక్కగా వివరించేది.
• 🧪 పని మెటాడేటా: డొమైన్, వాడిన టూల్స్, గ్రౌండ్-త్రూత్ అందుబాటులో ఉండటం.

ఈ బెంచ్‌మార్క్ విస్తృతం కోడింగ్ అసిస్టెన్స్, డేటా విశ్లేషణ, కంటెంట్ ప్లానింగ్, మరియు వాస్తవ ప్రపంచ నిర్ణయ మద్దతు వంటి డొమైన్‌లలో అధ్యయనం చేయడానికి అనుకూలంగా ఉంటుంది. ఇది నియంత్రిత అబ్లేషన్‌లను కూడా అనుమతిస్తుంది: ఏజెంట్ రోస్టర్ మారినప్పుడు లేదా టూల్స్ అంతరాయం కలిగించినప్పుడు Attribution ఎలా నిలబడుతుంది?

అనోటేషన్ ఫీల్డ్ 📝	వ్యాఖ్యానం 📘	డీబగింగ్ విలువ 🧯
ఎవరు	నిర్ణాయక లోపానికి బాధ్యతగా ఉన్న ఏజెంట్	సరైన మాడ్యూల్‌కు పరిష్కారం లక్ష్యంగా నిలబడుతుంది 🎯
ఎప్పుడు	గుర్తింపు లోపం చోటుచేసుకున్న నిర్దిష్ట దశ	లాగ్ శోధన స్థలాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది 🔍
ఎందుకు	కారణ సంబంధ సహజ భాష వివరణ	పరిష్కార డిజైన్ మరియు టెస్ట్ కేసులకి మార్గదర్శకం 🧪
కాంటెక్స్ట్	టాస్క్ రకం, టూల్స్, మరియు గ్రౌండ్-త్రూత్ స్థితి	న్యాయమైన పద్ధతితో పద్ధతుల పోలికలు ⚖️

సంస్థలు ఘటనలకు ముందు పోస్ట్‌మార్టమ్స్ rehearse చేయాలనుకున్నప్పుడు, Who&When ద్వారా సమాచారంలో ఉన్న చెక్‌లిస్ట్ ఒక ఉపయోగకరమైన ప్రారంభ బింబం. ఈ చిన్న గైడ్ AI వ్యవస్థలలో టాస్క్ విఫలత రూట్ కారణాలను ట్రేస్ చేయడం బ్యాంక్‌మార్క్ ఆధారిత డీబగింగ్‌కు అభివృద్ధి చేసే సహాయ వనరు.

డెవలపర్లు తరచూ అడుగుతారు, “ఒక ఆటోమేటెడ్ టూల్ నాకు ‘ఏమి సరిదిద్దాలో’ చెప్పగలదా?” Attribution ఇంజనీయరింగ్ తీర్పును తీసుకోకుండా, త్వరగా మరియు న్యాయసంగతిగా నిర్ణయించుకోడానికి అవసరమైన ఆధార మార్గాన్ని అందిస్తుంది. తుది విషయం: డేటాసెట్ విఫలత విశ్లేషణను పునరావృతం చేయదగిన, బోధించదగిన నైపుణ్యంగా మార్చుతుంది.

పద్ధతులు తులనాత్మకంగా: PSU మరియు డ్యూక్ నుండి All-at-Once, Step-by-Step, మరియు Binary Search వ్యూహాలు

Who&When ద్వారా, పరిశోధకులు Automated Failure Attribution కోసం మూడు విధానాలను మూల్యాంకించారు. ప్రతి పద్ధతి ఖర్చు, ఖచ్చితత్వం, మరియు పొడవైన కాంటెక్స్ట్‌లకు సహనం మధ్య తేడా చూపుతుంది. ఒకే విజేత కదలిక కాకుండా, అధ్యయనం ఒక సాధనాల పెట్ సూచిస్తుంది: మీ బడ్జెట్ మరియు లోపాల ప్రదేశంతో అనుగుణంగా పద్ధతిని ఎంచుకోండి.

మూడు వ్యూహాలు, మూడు మనస్తత్వాలు

All-at-Once మొత్తం విఫలం లాగ్‌ను చదివి ఒకే సారి బాధ్యత వహించిన ఏజెంట్ మరియు నిర్ణాయక దశను అందిస్తుంది. ఇది చిన్న లాగ్‌లపై వేగవంతంగా పనిచేస్తుంది మరియు తరచుగా “ఎవరు” పై మెరుగైనది, కానీ కాంటెక్స్ట్ పెరిగినప్పుడు “ఎప్పుడు” లో పొరపాటు చేయవచ్చు. Step-by-Step మానవుల డీటైల్డ్ అన్వేషణను అనుకరిస్తుంది: ఇది లాగ్‌ను ఒక్కో దశగా సరిచూస్తుంది. ఇది స్థలాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది కానీ మునుపటి తప్పులని బాగా పించు ప్రమాదం పెరుగుతుంది మరియు టోకెన్ ఖర్చును పెంచుతుంది. Binary Search మధ్యలో ఉన్న తేడాను తగ్గిస్తూ లాగ్‌ని పునరావృతంగా భాగం చేస్తుంది మరియు లోపం ఎక్కడ ఉందో అడుగుతుంది, ఖర్చు మరియు ఖచ్చితత్వం మధ్య సంతులనం.

• ⚡ All-at-Once: వేగవంతమైనది, భారీగా, “ఎవరు” కోసం బలమైనది.
• 🪜 Step-by-Step: నిబద్ధతతో, ఖర్చు ఎక్కువ, “ఎప్పుడు” కోసం మంచిది.
• 🔍 Binary Search: ప్రాక్టికల్, సగటు పరిస్థితిలో మంచిది.
• 🧩 హైబ్రిడ్ చైన్లు: మరిన్ని గణన అవసరమవుతుండే బదులు బలాలని కలుపుతాయి.

పరిశోధన మోడల్ దగ్గర అసలు పని గురించి గ్రౌండ్-త్రూత్ నాలెడ్జ్ ఉన్నా లేదా లేకపోయినా ప్రదర్శన కొలిచింది. గ్రౌండ్-త్రూత్ ఉన్నప్పుడు, పద్ధతులు ఫలితాలను క్రాస్-చెక్ చేసి విశ్వాసాన్ని పెంచుతాయి; లేకపోతే, సంభాషణ డైనమిక్స్ మరియు టూల్ ట్రేస్‌ల ఆధారంగా నిశ్చయించాలి—వాస్తవ ప్రపంచ పరిస్థితులకు దగ్గరగా. రెండింటిలోనూ పొడవైన కాంటెక్స్ట్‌లు ఖచ్చితత్వాన్ని తగ్గిస్తాయి, ముఖ్యంగా “ఎప్పుడు”.

డెవలపర్లు పరిగణించదగిన కీలక ఆలోచనలు

కొన్ని నమూనాలు ఇంజనీర్ బృందాలకి తక్షణ మార్గదర్శకత ఇస్తాయి. మొదట, ప్రాంప్ట్ ఇంజినీరింగ్ ముఖ్యం: నిర్మిత, కారణం-ముందు ప్రాంప్ట్‌లు మానవ అనోటేషన్లతో ఒప్పందాన్నూ పెంచాయి. రెండోది, హైబ్రిడ్ పద్ధతులు ఒంటరిగా చేయడం కంటే మంచి పనితీరు చూపిస్తాయి, కానీ ఖర్చు పెరుగుతుంది. మూడోది, పొడవైన డేటాను నిర్వహించే నమూనాలు—స్లయిడింగ్ విండోస్ లేదా సెక్షన్ సమ్మరీస్—కాంటెక్స్ట్ అలసటను తగ్గిస్తాయి.

• 🧠 స్పష్టమైన కారణాలు “ఎవరు” మరియు “ఎప్పుడు” కొలతలను రెండింటికీ మెరుగుపరుస్తాయి.
• 🧮 హైబ్రిడ్ పైప్‌లైన్లు టోకెన్‌లను నాణ్యత కోసం మార్చుకుంటాయి—అనుగుణంగా బడ్జెట్ చేయండి.
• 🧾 కాంటెక్స్ట్ నిర్వహణ (విండోస్, హైలైట్‌లు) ఖచ్చితత్వ క్షీణతను మందగింపజేస్తాయి.
• 🧰 మోడల్ ఎంచుకోవడం సార్వత్రిక పరిష్కారం కాదు; అభివృద్ధి చెందిన రీజనర్లు కూడా ప్రయాసపడతారు.

పరిమాణం 📏	పరిశీలన 🔭	ప్రభావం 🧩	చర్య ☑️
ఎవరు వర్సెస్ ఎప్పుడు	“ఎవరు” సులభం; “ఎప్పుడు” గణనీయంగా కష్టం	కాలానుగుణ స్థానికీకరణ ప్రధాన అవరోధం ⛔	దశ స్థానిక రీజనింగ్ మరియు ఆధార కోट్స్ ను దత్తత తీసుకోండి 🗂️
హైబ్రిడ్ పద్ధతులు	ఎక్కువ ఖర్చుతో మెరుగైన ఖచ్చితత్వం	గమ్యమైన తీవ్రత ఘటనలకు ఉపయోగకరం 🔥	సడలింపు నుండి సమృద్ధిగా దశలవారీగా పెంచండి 📶
కాంటెక్స్ట్ పొడవు	పొడవైన లాగ్‌తో పనితీరు తగ్గుతుంది	సమ్మరీ మాత్రమే సరిపోవు 🧱	బైనరీ సెర్చ్ మరియు కీలక దశ సూచికలను ఉపయోగించండి 🧭
మోడల్ స్కేలు	పెద్దది సదాయమూ కాదు	రిజనింగ్ > నేరుగా సామర్థ్యం 🧠	ప్రాంప్ట్ నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వండి; నిబంధనలు చేర్చండి 📐

రోజువారీ ట్రబుల్షూటింగ్‌తో తార్కిక దృష్ట్యా, AI టాస్క్ విఫలత రూట్ కారణాలు పై ఈ గైడ్ Who&When యొక్క ఈంపిరికల్ ఫలితాలతో బాగునిపుస్తుంది, బృందాలు కొలతలను పరిష్కార వ్యూహాలకు జతచేయడంలో సహాయపడుతుంది.

ముఖ్య తీర్పు వ్యూహాత్మకంగా: అట్రిబ్యూషన్‌ను మీ పైప్‌లైన్‌లో మొదటి తరగతి దశగా చేసుకోండి, చివరలో కాకుండా. ఇది బిల్డ్-టెస్ట్-డిప్లాయ్ చక్రం లో భాగంగా మారినప్పుడు, విశ్వసనీయత స్థిరంగా పెరుగుతుంది.

ప్రాక్టికల్ ప్లేబుక్: రీసెర్చ్ ల్యాబ్స్ మరియు ప్రొడక్షన్‌లో Automated Failure Attribution పనికి దింపడం

గবেষణను సాధారణ వ్యావహారిక విధానంగా మార్చుకోటానికి ఇన్స్ట్రూమెంటేషన్ తో మొదలు పెట్టాలి. బృందాలు Attribution ను ప్రస్తుత ఆర్చెస్ట్రేషన్ ఫ్రేమ్ వర్క్‌లపై ఫేయింట్ చేయవచ్చు, ఏజెంట్ పాత్రలు, టూల్ ఆహ్వానాలు, మరియు తాత్కాలిక తీర్పులను నిర్మిత లాగ్‌లతో నమోదు చేయడం. ఫలితం ఒక పునరుత్పాదక సందర్భం, ఇది రియల్-టైమ్ ట్రయాజ్ మరియు అనంతరం సంఘటన సమీక్షలకు మద్దతు అందిస్తుంది, స్టార్టప్ నుండి పెద్ద ప్లాట్‌ఫాం బృందం వరకూ.

ఫీల్డ్-టెస్టెడ్ వర్క్‌ఫ్లో టెంప్లేట్

క్రింది ప్లేబుక్ అధిక-ప్రమాణ స్థాయి బృందాలు విఫలత విశ్లేషణ ఎలా ఎదుర్కుంటాయో ప్రతిబింబిస్తుంది, ఖర్చులు నిర్వహణలో ఉంచుతుంద. ఇది పద్ధతులు ఎంపిక, ప్రాంప్ట్ నమూనాలు, మరియు లాగ్ పరిశుభ్రతను మెషీన్ లెర్నింగ్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ గ్రూపుల కోసం ఒక సుస్థిర సాధనంలో కలపడానికి సహాయపడుతుంది.

• 🧾 లాగ్ నిర్మాణం: ప్రతి టర్న్‌ను పాత్ర, ఉద్దేశ్యం, ప్రామాణికంగా కోట్ చేసిన మూలాలు, మరియు టూల్ ప్రభావాలతో లేబుల్ చేయండి.
• 🗂️ ట్రయాజ్ పాస్: చిన్న ట్రేస్‌లపై “ఎవరు” కోసం All-at-Once నడపండి.
• 🧭 డ్రిల్-డౌన్: సంక్లిష్ట కేసులకు Binary Search లేదా Step-by-Step కి వెళ్ళండి.
• 🧪 రేషనల్ ప్రాంప్ట్‌లు: వివరణలను మరియు ప్రత్యేక టర్న్‌లను సూచించడాన్ని తప్పనిసరిగా చేయండి.
• 🧯 ఎస్కలేషన్ నియమాలు: కేవలం తీవ్రత లేదా మళ్లీ జరుగుతున్న ఘటనలకు హైబ్రిడ్‌లను ఉపయోగించండి.

దశ 🛠️	లక్ష్యం 🎯	పద్ధతుల మిశ్రమం 🧪	ఆప్స్ సలహా 🧭
ఇన్స్ట్రూమెంటేషన్	చేయదగిన లాగ్‌లను పట్టుకోండి	పాత్ర టాగులు + టూల్ ట్రేస్‌లు	సీఎల్‌లో స్కీమాను అమలు చేయండి ✅
తatro	ఎవరో అనుమానిత ఏజెంట్‌ను కనుగొనండి	All-at-Once	కాంటెక్స్ట్‌ను కీలక టర్న్స్ కు పరిమితం చేయండి ✂️
స్థానికీకరణ	నిర్ణాయక దశను నిర్దేశించండి	Binary Search → Step-by-Step	లాగ్ నుంచి ఆధారాలను కోట్ చేయండి 🔎
పరిష్కారం	లక్ష్యంగా సరిచేయండి	స్పెక్ అప్‌డేట్లు, టెస్టులు, గార్డరెయిల్స్	ఇలాంటి విఫలతలతో తిరిగి పరీక్షించండి ♻️

బృందాలు ప్రారంభించడానికి, అనేక సంక్షిప్త వివరణలు లక్షణం నుండి రూట్ కారణం వరకు మార్గాన్ని సూచిస్తాయి. ఈ సమగ్ర దృష్టి ఏజెంట్ వర్క్‌ఫ్లోలో రూట్ కారణాలను నిర్దేశించడం పై ఉపయోగకరమైనది, పాటు ఈ అనుబంధ గమనిక ఏజెంట్ హ్యాండ్ఫ్ఫ్స్ డీబగింగ్‌లో సమన్వయ లోపాలపై జారుతుంది. విశ్వసనీయ తత్పర క్రమకర్తలకు అట్రిబ్యూషన్-సూచిత SLOల నమూనా రూపకల్పన గైడ్ క్రమబద్ధతతో ఆపరేషనల్ కట్టుబాట్లకు కొలతలను జత చేస్తుంది. నియంత్రిత డొమెయిన్‌లలో ప్రమాణీకరించే బృందాలు ఆహార్య ట్రైల్స్ కోసం అదే ఆలోచనలను అనుసరించవచ్చు: ఈ మార్గదర్శకం సంఘటన కారణాలను డాక్యుమెంట్ చేయడం. లోతైన అభ్యాసానికి, Who&When స్కీమాతో సమన్వయించే మూల కారణ విశ్లేషణలో డీప్ డైవ్ ఉంటుంది.

ప్రయోగానికి రెండు తుది గమనికలు. మొదట, Attribution మోడల్-ఆగ్నోస్టిక్ మరియు లాగ్-కేంద్రీకృతంగా ఉండాలి: పద్దతిని అమలు చేయండి అందువలన ఏ మోడల్ పాల్గొనవచ్చు. రెండవది, ఖర్చును స్పష్టంగా ట్రాక్ చేయండి; తీవ్రత గమనించినప్పుడు మాత్రమే హైబ్రిడ్‌లు ఎంచుకోండి. ప్రాక్టికల్ నిబంధన స్పష్టం: వేగంగా, వివరణాత్మక పరిష్కారాలకు ఆప్టిమైజ్ చేయండి, ఆపై మీ ఘటన వర్గీకరణ అభివృద్ధి పడేలా ఫినెస్‌తో మోతాదును పెంచండి.

గవేదన నుండి రోడ్‌మాప్ వరకు: PSU మరియు డ్యూక్ పని ఆటోనమస్ సిస్టమ్స్ తదుపరి తరంగానికి ఏమి సూచిస్తుంది

Automated Failure Attribution ను సరిచేయడం ద్వారా, PSU మరియు డ్యూక్ యూనివర్సిటీ బృందం డీబగ్‌ను ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సిస్టమ్స్‌లో కొలవదగిన సామర్థ్యంగా, శిల్పకళ కాదు, మార్చారు. ఈ మార్పు పరిశోధకులు, ప్లాట్‌ఫాం బృందాలు, మరియు ఉత్పత్తి నాయకుల కోసం సమానంగా ప్రయోజనకరం. ఇది మూల్యాంకనం మరియు మెరుగుదల మధ్య ఒక వంతెన—ఇటరేషన్ సిస్టమాటిక్ కావడంలో లోపం లేని లోపలి భాగం.

ఇది తదుపరి ఎక్కడికి వెళుతుంది

ముందువైపు మార్గంలో, causal cues (ఉదాహరణకు, టూల్ స్మాంటిక్స్), కీలక దశ నిపుణత, మరియు ఖర్చు పరిమితుల కింద పద్ధతి ఎంపిక కోసం నేర్చుకున్న విధానాలు ఉంటాయి. ఆర్చెస్ట్రేషన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లతో గడ్డకట్టుగా సమైక్యం, ఇంటర్-ఏజెంట్ APIs కోసం కాంట్రాక్ట్ టెస్టింగ్, మరియు “ఎవరు” మరియు “ఎప్పుడు” అట్రిబ్యూషన్ మునుపటి దీర్ఘకాల పరిష్కారం టెంప్లేట్లలోకి ప్రవహించే డ్యాష్‌బోర్డ్లు ఏర్పడతాయి. Attribution పెరుగుదలతో, మల్టీ-ఏజెంట్ సిస్టమ్స్ తక్కువ నాజೂಕై, వారి విఫలతలు తక్కువ మిస్టరీగా మారతాయి.

• 🧭 కాస్ cues: అట్రిబ్యూటర్ ప్రాంప్ట్‌లకు టూల్ అవుట్‌కమ్‌లు మరియు స్టేట్ డిఫ్‌లను చేర్చండి.
• 🧱 గార్డ్రైల్డ్ ఏజెంట్‌లు: “ఎవరు/ఎప్పుడు” నమూనాలలో ప్రమాదాలను ప్రారంభించే చెక్లను జోడించండి.
• 📊 ఆప్స్ విజిబిలిటీ: విశ్వసనీయత స్కోర్కార్డుల్లో అట్రిబ్యూషన్ కొలతలను ప్రదర్శించండి.
• 🧑‍⚖️ పాలన: సంఘటన సమీక్షల కోసం ఆడిట్-తయారైన కథనాలను నిర్వహించండి.

హితాహితులు 👥	అట్రిబ్యూషన్ నుండి విలువ 💡	మొదటి దశ 🪜	ప్రముఖ సంకేతం 👁️
రిసెర్చ్ ల్యాబ్స్	పద్ధతుల మధ్య సరసమైన ఆధారాలు	Who&When విడగొట్టింది అమలు చేయండి	“ఎవరు” మరియు “ఎప్పుడు” మధ్య తేడా 📉
ప్లాట్‌ఫాం బృందాలు	గత సంఘటన పరిష్కారం వేగవంతం	స్కీమా అమలు చేసిన లాగ్‌లు	అట్రిబ్యూషన్ కోసం సగటు సమయం ⏱️
ఉత్పత్తి యజమానులు	భవిష్యత్తు పునరావృత చక్రాలు	ట్రయాజింగ్ ప్లేబుక్	సరిచే తర్వాత పునరావృతం రేటు 🔁
అనుగుణత	ఆడిట్-తయారైన పోస్ట్‌మార్టమ్స్	టెంప్లేట్ కథనాలు	“ఎందుకు” కారకాల కవరేజ్ 📚

డీబగింగ్ ఒక కళగా ఉండేది. అట్రిబ్యూషన్‌తో అది AI ఉత్పత్తుల కోసం ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ సామర్థ్యంగా మారుతుంది. దిశ స్పష్టంగా ఉంటుంది: సాక్ష్య-ముందుగా రీజనింగ్ ద్వారా విశ్వసనీయత, PSU మరియు డ్యూక్ యొక్క సహకారం కీలక అడుగు.

{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”Automated Failure Attribution అంటే ఏమిటి?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”LLM Multi-Agent Systems లో విఫలానికి కారణమైన ఏ ఏజెంట్ (‘ఎవరు’) మరియు నిర్ణాయక లోప దశ (‘ఎప్పుడు’) ను గుర్తించే అధికారిక పనిగా ఇది ఉంది. PSU మరియు డ్యూక్ యూనివర్సిటీ బృందం ఈ పనిని నిర్వచించి, ఎవరు, ఎప్పుడు, మరియు ఎందుకు కోసం మానవ అనోటేషన్లతో Who&When బెంచ్‌మార్క్‌ను విడుదల చేశారు.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”ప్రస్తుత పద్ధతులు ‘ఎవరు’ కోసం సుమారు 53.5% మరియు ‘ఎప్పుడు’ కోసం 14.2% మాత్రమే ఎందుకు?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”అట్రిబ్యూషన్ గచ్చితమైన కారణ సంబంధం కావాలి, ఇది పొడవైన, శబ్దభరిత లాగ్‌లపై చేస్తుంది. మోడల్స్ తప్పక నష్టాన్ని నిర్ధారించనిచ్చిన దశను వేరుచేసుకోవాలి, ఇది సాధారణ QA కంటే కష్టం. కాంటెక్స్ట్ పొడవు, సున్నితమైన హ్యాండాఫ్‌లు, మరియు కศึกษ నొప్పులు ‘ఎప్పుడు’ ను చాల కష్టతరం చేస్తాయి.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”తత్పరిస్థితుల్లో బృందాలు ఎలా అట్రిబ్యూషన్ ఉపయోగించాలి?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”పాత్ర టాగులు మరియు టూల్ ట్రేస్‌లతో లాగ్‌లను ఇన్స్ట్రుమెంట్ చేసి, త్వరగా All-at-Once ట్రయాజ్ నడిపించి, తరువాత క్లిష్ట ఘటనలకు Binary Search లేదా Step-by-Step కి ఎస్కలేట్ చేయండి. ప్రాంప్ట్‌లలో స్పష్టమైన కారణాలను తప్పనిసరిగా కోరండి మరియు ఖర్చును గమనించండి, కేవలం తీవ్రత ఉన్నప్పుడు హైబ్రిడ్‌లు ఉపయోగించండి.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”ఇది యూనిట్ టెస్టులు మరియు మూల్యాంకనాలను భర్తీ చేస్తుందా?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:” కాదు. అట్రిబ్యూషన్ విఫలత కారణాలను వివరించడం ద్వారా టెస్ట్‌లు మరియు మూల్యాంకనాలను సపోర్ట్ చేస్తుంది. ఇది ‘ఏం విఫలమైంది’ మరియు ‘ఎందుకు విఫలమయ్యింది’ ని కలుపుతుంది, లక్ష్య పరిష్కారాలు మరియు మెరుగైన రిగ్రెషన్ టెస్ట్‌లకు అవకాశం ఇస్తుంది.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”ఏజెంట్ల కోసం ఆచరణాత్మక రూట్ కారణ సాంకేతికతలను నేర్చుకోవడానికి ఎక్కడ వెళ్ళాలి?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”ఈ గొప్ప మరియు ఉపయోగకరమైన ప్రారంభ బింబం ఫెయిల్యూర్ ట్రేసింగ్ గైడ్ లో ఉంది: https://chat-gpt-5.ai/task-failure-root-causes.”}}]}

Automated Failure Attribution అంటే ఏమిటి?

LLM Multi-Agent Systems లో విఫలానికి కారణమైన ఏ ఏజెంట్ (‘ఎవరు’) మరియు నిర్ణాయక లోప దశ (‘ఎప్పుడు’) ను గుర్తించే అధికారిక పనిగా ఇది ఉంది. PSU మరియు డ్యూక్ యూనివర్సిటీ బృందం ఈ పనిని నిర్వచించి, ఎవరు, ఎప్పుడు, మరియు ఎందుకు కోసం మానవ అనోటేషన్లతో Who&When బెంచ్‌మార్క్‌ను విడుదల చేశారు.

ప్రస్తుత పద్ధతులు ‘ఎవరు’ కోసం సుమారు 53.5% మరియు ‘ఎప్పుడు’ కోసం 14.2% మాత్రమే ఎందుకు?

అట్రిబ్యూషన్ గచ్చితమైన కారణ సంబంధం కావాలి, ఇది పొడవైన, శబ్దభరిత లాగ్‌లపై చేస్తుంది. మోడల్స్ తప్పక నష్టాన్ని నిర్ధారించనిచ్చిన దశను వేరుచేసుకోవాలి, ఇది సాధారణ QA కంటే కష్టం. కాంటెక్స్ట్ పొడవు, సున్నితమైన హ్యాండాఫ్‌లు, మరియు కศึกษ నొప్పులు ‘ఎప్పుడు’ ను చాల కష్టతరం చేస్తాయి.

తత్పరిస్థితుల్లో బృందాలు ఎలా అట్రిబ్యూషన్ ఉపయోగించాలి?

పాత్ర టాగులు మరియు టూల్ ట్రేస్‌లతో లాగ్‌లను ఇన్స్ట్రుమెంట్ చేసి, త్వరగా All-at-Once ట్రయాజ్ నడిపించి, తరువాత క్లిష్ట ఘటనలకు Binary Search లేదా Step-by-Step కి ఎస్కలేట్ చేయండి. ప్రాంప్ట్‌లలో స్పష్టమైన కారణాలను తప్పనిసరిగా కోరండి మరియు ఖర్చును గమనించండి, కేవలం తీవ్రత ఉన్నప్పుడు హైబ్రిడ్‌లు ఉపయోగించండి.

ఇది యూనిట్ టెస్టులు మరియు మూల్యాంకనాలను భర్తీ చేస్తుందా?

కాదు. అట్రిబ్యూషన్ విఫలత కారణాలను వివరించడం ద్వారా టెస్ట్‌లు మరియు మూల్యాంకనాలను సపోర్ట్ చేస్తుంది. ఇది ‘ఏం విఫలమైంది’ మరియు ‘ఎందుకు విఫలమయ్యింది’ ని కలుపుతుంది, లక్షయ పరిష్కారాలు మరియు మెరుగైన రిగ్రెషన్ టెస్ట్‌లకు అవకాశం ఇస్తుంది.

ఏజెంట్ల కోసం ఆచరణాత్మక రూట్ కారణ సాంకేతికతలను నేర్చుకోవడానికి ఎక్కడ వెళ్ళాలి?

ఈ గొప్ప మరియు ఉపయోగకరమైన ప్రారంభ బింబం ఫెయిల్యూర్ ట్రేసింగ్ గైడ్ లో ఉంది: https://chat-gpt-5.ai/te/%e0%b0%9f%e0%b0%be%e0%b0%b8%e0%b1%8d%e0%b0%95%e0%b1%8d-%e0%b0%b5%e0%b0%bf%e0%b0%ab%e0%b0%b2%e0%b0%ae%e0%b0%af%e0%b1%8d%e0%b0%af%e0%b1%86-%e0%b0%af%e0%b1%8a%e0%b0%95%e0%b1%8d%e0%b0%95-%e0%b0%ae.