LLMエージェントの失敗を因果グラフで診断するOSSを作った — 設計思想と「できないこと」
Zenn / 4/1/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureIdeas & Deep AnalysisTools & Practical Usage
Key Points
- LLMエージェントの失敗要因を、因果グラフによって構造的に診断するOSSを公開し、デバッグと改善を支援する。
- 診断では「何が起きたか」だけでなく「なぜそうなったか」を因果関係として辿れる設計思想を重視している。
- 設計上の焦点として、できること/できないことを明確化し、因果グラフ診断の適用限界を前提化している。
- LLM運用で起きがちなエージェント失敗を、観測・推論・原因特定の流れに分解して理解しやすくすることが狙い。
なぜ作ったか
LLMエージェントのデバッグは、出力だけ見てもわからないことが多い。
たとえば、ユーザーが「明日朝のフライトに変更して」と聞いたのに、エージェントが「空港近くのホテルをいくつか見つけました」と返す。ログを見ると、ツールは3回呼ばれて全部空の結果。でも なぜホテルの話になったのか はログからは読み取れない。
表面的には incorrect_output だが、原因はもっと上流にある可能性がある。曖昧な入力に対して確認を怠った(clarification_failure)→ 最初の解釈に固執した(premature_model_commitment)→ ツールが空を返しても...
Continue reading this article on the original site.
Read original →
