StepFinder: marco semántico temporal para atribución de fallos en multi-agentes
Descubre cómo StepFinder identifica la causa raíz de fallos en sistemas multi-agente con un marco semántico temporal, reduciendo tiempos de inferencia un 79%.
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Descubre cómo GTP-FA mejora la manipulación robótica con un marco de dos etapas que diagnostica y corrige fallos de agarre y planificación en tareas complejas.
FALAT: un marco que atribuye fallos en trayectorias de agentes LLM mediante búsqueda guiada por dependencias. Mejora la detección de errores decisivos.
Descubre SkillAdaptor, un marco sin entrenamiento que adapta habilidades de agentes LLM paso a paso, mejorando éxito en WebShop, PinchBench y Claw-Eval.