From Actions to Understanding: Conformal Interpretability of Temporal Concepts in LLM Agents
作者: Trilok Padhi, Ramneet Kaur, Krishiv Agarwal, Adam D. Cobb, Daniel Elenius, Manoj Acharya, Colin Samplawski, Alexander M. Berenbeim, Nathaniel D. Bastian, Susmit Jha, Ugur Kursuncu, Anirban Roy
分类: cs.AI, cs.CL, cs.ET, cs.MA, cs.RO
发布日期: 2026-07-05
💡 一句话要点
提出顺序一致性框架以提升LLM代理的可解释性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 可解释性 时间概念 逐步奖励建模 一致性预测 智能代理 失败检测 人机交互
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在多步推理和决策任务中表现出色，但其内部机制仍然不透明，导致难以理解其行为。
- 本文提出了一种新的可解释性框架，通过逐步一致性分析，结合奖励建模和一致性预测，来解释LLM代理的时间概念演变。
- 在ScienceWorld和AlfWorld两个模拟环境中的实验结果表明，所提出的框架能够有效识别成功和失败的时间概念，并提升LLM代理的性能。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）作为自主代理在交互环境中进行推理、规划和行动的能力日益增强。然而，指导其顺序行为的内部机制仍然不透明。本文提出了一种通过逐步一致性视角解释LLM代理中概念时间演变的框架。我们引入了针对时间任务的一致性可解释性框架，将逐步奖励建模与一致性预测相结合，统计性地标记模型在每一步的内部表示为成功或失败。通过训练线性探测器识别时间概念的方向，实验结果表明这些概念是线性可分的，揭示了与任务成功一致的可解释结构。我们还展示了利用该框架改善LLM代理性能的初步结果，提供了一种早期失败检测及干预的原则性方法，为复杂交互环境中的可信自主语言模型铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）在执行多步推理和决策任务时，其内部机制不透明的问题。现有方法无法有效解释模型的顺序行为，导致对模型决策过程的理解不足。
核心思路：论文提出了一种结合逐步奖励建模与一致性预测的可解释性框架，通过统计标记模型在每一步的内部表示，帮助识别成功与失败的时间概念。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：逐步奖励建模和一致性预测。首先，通过逐步奖励建模评估模型在每一步的表现，然后利用一致性预测对内部表示进行标记，最后训练线性探测器识别时间概念的方向。
关键创新：最重要的技术创新在于将逐步一致性分析与时间任务结合，提供了一种新的视角来理解LLM代理的行为。这种方法与传统的黑箱模型解释方法有本质区别，能够更清晰地揭示模型的内部机制。
关键设计：在设计上，采用了线性探测器来识别模型激活空间中的潜在方向，设置了适当的损失函数以优化奖励建模的效果，并通过实验验证了模型在不同环境中的表现。具体参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的框架能够有效识别成功和失败的时间概念，并在ScienceWorld和AlfWorld环境中实现了线性可分性。通过该框架的应用，LLM代理的性能得到了显著提升，具体提升幅度和性能数据在论文中进行了详细分析。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化决策系统和人机交互等。通过提升大型语言模型的可解释性，能够增强用户对模型决策过程的信任，促进其在复杂环境中的应用。此外，早期失败检测和干预机制将有助于提高系统的安全性和可靠性。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) are increasingly deployed as autonomous agents capable of reasoning, planning, and acting within interactive environments. Despite their growing capability to perform multi-step reasoning and decision-making tasks, internal mechanisms guiding their sequential behavior remain opaque. This paper presents a framework for interpreting the temporal evolution of concepts in LLM agents through a step-wise conformal lens. We introduce the conformal interpretability framework for temporal tasks, which combines step-wise reward modeling with conformal prediction to statistically label model's internal representation at each step as successful or failing. Linear probes are then trained on these representations to identify directions of temporal concepts - latent directions in the model's activation space that correspond to consistent notions of success, failure or reasoning drift. Experimental results on two simulated interactive environments, namely ScienceWorld and AlfWorld, demonstrate that these temporal concepts are linearly separable, revealing interpretable structures aligned with task success. We further show preliminary results on improving an LLM agent's performance by leveraging the proposed framework for steering the identified successful directions inside the model. The proposed approach, thus, offers a principled method for early failure detection as well as intervention in LLM-based agents, paving the path towards trustworthy autonomous language models in complex interactive settings.