STRACE：优化Agent失败轨迹
Ying Chang · hf · 2026-07-16
提出 **STRACE**（Structural Trajectory Analysis and Causal Extraction）来为长程 agent 优化构造更高信噪比的上下文。 - **问题**：真实执行轨迹往往冗余、异构，直接用于 reflection/优化时容易低效、过拟合，简单截断或滑窗又会丢掉关键因果证据。 - **方法**： - 在**批量层面**挖掘失败模式，筛掉冗余轨迹，保留代表性失败案例； - 在**单条轨迹层面**，基于文本依赖图做因果定位，删除非因果步骤，找出真正的根因模块。 - **结果**：实验表明 STRACE 明显优于常见上下文过滤基线；在形式化验证任务 **VeruSAGE-Bench** 上，成功优化了人类专家设计的 agents，成功率从 **42.5% 提升到 58.5%**。 - **开源**：代码已公开。