Using Grounded Theory for Agent Behavior Analysis at Scale
使用扎根理论对智能体行为进行大规模分析
🧭 多智能体扎根理论轨迹分析
Purdue University · Stevens Institute of Technology · Cornell University · University of Texas at El Paso · Johns Hopkins University
提出 AutoTraceGT，首个用多智能体流水线自动执行扎根理论分析智能体轨迹，生成行为分类法
📌 工作参考价值（4 点）
- 对电商搜索/推荐中的 Agent 轨迹（如购物助手、推荐对话、自动选品 agent）可部署 AutoTraceGT 自动生成失败/成功行为分类法，替代依赖人工标注 taxonomy 的冷启动。
- 借助扎根理论的饱和准则，用迭代编码自动判断何时停止标注，降低大规模轨迹审计成本，同时保留从数据到结论的可审计链路，便于业务复盘。
- 生成的 codebook 可作为下游失败预测的特征空间，显式提供可解释的行为维度；在缺少高质量标注时，其效果优于直接对原始轨迹做 zero-shot/few-shot LLM 判断。
- 该流水线能发现人工分类法遗漏的行为模式，适合探索推荐 agent 中长尾失败模式或新出现的异常行为，尤其是多步决策中的局部合理但全局失败链条。