From Agent Traces to Trust: Evidence Tracing and Execution Provenance in LLM Agents
从Agent Traces到信任：LLM智能体证据追踪与执行溯源综述
🧭 LLM 智能体证据追踪与执行溯源 ★ 深度解读
Griffith University · Jiangsu University · University of Southern Queensland · Peking University · Great Bay University
提出LLM智能体证据追踪与执行溯源统一分类框架，连接检索、工具、记忆与通信，支撑调试、安全与审计。
📌 工作参考价值（4 点）
- 在构建电商智能体（如客服、推荐Agent）时，应记录完整的执行轨迹（检索、工具调用、记忆操作）并构建溯源图，用于调试和审计。
- 采用证据支持关系（SUPPORT, CONTRADICT）来验证生成的推荐理由是否基于实际检索证据，减少幻觉。
- 实施运行时防护：对工具调用参数进行来源追踪，防止注入攻击或不安全操作。
- 利用记忆溯源（memory provenance）确保个性化推荐不会因过时或偏差的记忆而输出不一致内容。