OnTrack: Real-Time Monitoring and Intervention in LLM Agent Trajectories via Streaming Structure-Aware Optimal Transport
OnTrack：流式结构感知最优传输用于 LLM Agent 轨迹实时监控与干预
🧭 Agent 实时轨迹监控与干预 ★ 深度解读
Cribl AI Research Lab
将 Agent 执行轨迹建模为增长 DAG，用流式结构感知最优传输与成功参考实时对齐，毫秒级识别失败前兆并提前中止
📌 工作参考价值（4 点）
- 对电商/广告投放 Agent 中的不可逆操作（改价、发券、退款、删记录）增加一个预执行门：用工具 schema 标注可逆性，执行前同步检查必需的前置产物是否存在，并可选地与历史成功轨迹做一次提案对齐；成本远低于 LLM-as-judge，且可实时阻断。
- 监控能力按可用信息分层降级：无参考时仍可检测 loop/stall（重复工具调用但无新信息）；有成功轨迹时将轨迹建成 DAG 做结构感知 OT 对齐，能发现因果倒置/幻觉分支；参考轨迹按来源分级（gold/mined 可自动干预，planner 生成只警告），避免误杀。
- 在线部署轨迹对齐时不要每步重算 OT：维护 warm-start coupling，每事件只做一次 Sinkhorn/条件梯度迭代，仅当需要干预时才跑收敛解，可将单步延迟压到 1ms 级；这对实时监控 Agent 链路可复用。
- 干预策略不要用 naive 的首次 flag 即 abort，而应使用 severe flag 密度 + 滚动窗口阈值；论文显示首次 flag 误杀率接近 99%。部署前需要在 held-out 流量上标定阈值，并验证 false stop 率。