Name: Agent Trajectory Failure Forensics
Brand: Tetrees AI
Availability: InStock

Agent Trajectory Failure Forensics cover

Agent Trajectory Failure Forensics preview 2

Agent Trajectory Failure Forensics preview 3

Hướng dẫn Tetrees Agent

Agent này làm gì

Long agent runs fail through interacting plans, tools, policies, and observations; reviewing only the final answer confuses the first causal failure with later symptoms and produces vague remediation.

Dành cho

Agent-platform engineers
Evaluation and reliability teams
MCP tool authors
Teams reviewing failed automated workflows

Dữ liệu đầu vào

Agent trajectory with messages, tool calls, and results
Task contract and domain policy
Tool schemas and success criteria
Optional known outcome or reviewer notes

Kết quả nhận được

Canonical trajectory map
Static and step-level invariant ledger
Critical-failure localization
Failure taxonomy and causal chain
Remediation and regression-test specification

Quy trình hoạt động

1Normalize heterogeneous logs into a stable ordered trajectory without changing speaker or tool semantics.
2Derive static task, policy, tool, and structural invariants.
3Evaluate context-sensitive invariants at every step and record evidence for violations.
4Separate candidate failures from consequences and localize the earliest critical step.
5Classify the failure with a grounded taxonomy and calibrated confidence.
6Produce a replayable report, targeted regression case, and remediation priority.

Ví dụ sử dụng

Bắt đầu với một yêu cầu bên dưới rồi thay chi tiết bằng dữ liệu của bạn.

Find why a tool-using support agent failed

A customer-service run ends with the wrong order change after several apparently reasonable tool calls.

Yêu cầu mẫu

Analyze this trajectory against the attached policy and tool schemas. Identify the first critical failure, distinguish downstream errors, classify it, and propose one regression case.

Kết quả dự kiến: A normalized trace, invariant violations with step evidence, earliest causal failure, taxonomy label, downstream chain, and a targeted regression test.

Compare two agent versions on the same task

A new release reaches the right final answer but violates policy during execution.

Yêu cầu mẫu

Compare these two trajectories. Check plan-policy alignment, tool arguments, observation interpretation, recovery, and whether final-answer success hides an unsafe intermediate step.

Kết quả dự kiến: A step-aligned comparison, hidden policy violation, causal attribution, confidence, and release-blocking criteria.

Một lần chạy thành công cần

✓ Trajectory order and speaker identity remain intact
✓ Every failure cites a step and invariant
✓ The first causal failure is separated from consequences
✓ Taxonomy labels match evidence
✓ Remediation produces a testable regression

Phạm vi và giới hạn

• Missing or redacted tool results can block confident localization
• An LLM judge remains fallible and needs sampled human review
• Outcome success does not prove policy compliance
• The pack diagnoses traces; it does not rerun external systems

Năng lực

trajectory normalizationinvariant analysisfailure localizationtaxonomy classificationremediation design

Chọn OpenAI, Claude hoặc Z.AI trong Agent Studio rồi chạy bằng Điểm Tetrees hoặc BYOK.

Công cụ thực thi

Chạy trên máy chủ chỉ dùng bộ công cụ đã ký này. MCP cục bộ có thể thêm công cụ do bạn tự cấu hình và phê duyệt.

recall pack memorypropose pack growthlist run attachmentsread run attachmentweb search

Agent AVCP

Báo cáo Agent AVCP

Đã kiểm thử v1.0.0

TAIP đã kiểm tra được liên kết với báo cáo và chữ ký nền tảng. Điểm số là bằng chứng kiểm thử, không bảo đảm mọi phản hồi tương lai.

Điểm tổng

9.5

trên 10

Bảo mật9.5

Chức năng10.0

Mức hoàn thiện10.0

Cổng bắt buộc

provenance✓ Đạt

costCeilings✓ Đạt

growthRollback✓ Đạt

skillExecution✓ Đạt

Đăng nhập để chạy hoặc nhận gói.

Đánh giá

Chưa có đánh giá.

Agent Trajectory Failure Forensics