Using Grounded Theory for Agent Behavior Analysis at Scale

• 类型：arxiv
• 标识：2608.30391
• 链接：https://arxiv.org/abs/2608.30391
• 主分类：agent
• 形态：method
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：This work proposes AutoTraceGT (Automated Trace analysis through Grounded Theory), the first multi-agent pipeline that automates grounded theory on agent trajectories and suggests Grounded Theory offers a scalable analytic tool for ML researchers and agent developers studying what agents actually do.
• OpenAlex ID：W7204908737
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2608.30391
• DOI：10.48550/arxiv.2608.30391
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/2608.30391
• OpenAlex更新：2026-09-07
• 待LLM分类：否
• 标题中文：大规模 Agent 行为分析中的扎根理论应用
• TLDR中文：该工作提出 AutoTraceGT（Automated Trace analysis through Grounded Theory），首个在 Agent 轨迹上自动化 grounded theory 的多 Agent pipeline，并指出 Grounded Theory 为研究 Agent 实际行为的 ML 研究者和 Agent 开发者提供了可扩展的分析工具。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-09-04-agent-rag-longcontext-candidates.json
• /inbox/tom/_candidates/2026-09-05-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [OpenAlex backfill]
• [S2 enrich]