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DIG to Heal: Scaling General-purpose Agent Collaboration via Explainable Dynamic Decision Paths

DIG to Heal: 通过可解释的动态决策路径扩展通用智能体协作

Hanqing Yang, Hyungwoo Lee, Yuhang Yao, Zhiwei Liu, Kay Liu, Jingdi Chen, Carlee Joe-Wong

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； Zoom ； Salesforce ； Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 提出动态交互图（DIG）框架，将通用LLM智能体的涌现协作建模为时变因果网络，首次实现协作过程的可观察、可解释与实时纠错。