面向 LLM 驱动智能体的行为分析框架

提出一个面向 LLM 驱动智能体的通用行为分析框架，连接数据驱动的行为发现、分析与实验验证。该框架用记录活动定义行为类别，保留行为在轨迹中的位置，并通过统计评估和留出情境检验证据强度与范围。迭代自我反思研究示例显示，行为发现、依赖学习与提示词比较可相互启发。