Feature request: add an option to summarize and analyze agent trace with LLM after each run
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- ai, observability, testing
調査の方向性
まず eval pipeline と issue で参照されているスクリプトを確認し、その後、オプションの実行後分析で agent traces と評価コンテキストを受け取れる場所を特定します。完了条件は、pipeline がオプションで LLM の要約と分析を生成でき、それによって agent の動作や benchmark または fault-injection の結果を解釈できるようになることです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
https://github.com/microsoft/AIOpsLab/issues/101
I have developed some scripts to do this, but it may be valuable to integrate this into the eval pipeline.
Currently, we lack observability in agent behaviors:
- Traces are long, and nobody bothers to read them
- Traces alone are not enough. We also need the evaluation and fault-injection logic to understand the run better.
- Many times, the agent did the right thing, but there are bugs in the benchmark itself.
For summary and analysis, we can feed the context to the most advanced LLM with a better reasoning capability and a larger context length at a low cost(because it is one-step).
- 主要言語
- Python
- スター
- 989
- フォーク
- 176
- 平均マージ
- 7日 15時間
- マージ済み PR（30日）
- 3
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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