Learning Correct Behavior from Examples: Validating Sequential Execution in Autonomous Agents

Se presenta un nuevo algoritmo que aprende el comportamiento secuencial correcto de solo 2-10 trazas de ejecución para validar nuevas ejecuciones en agentes autónomos. Combina el análisis de dominadores con la comprensión semántica potenciada por LLM multimodal, construyendo un modelo de verdad fundamental generalizado y detectando errores con alta precisión.