AutoTraceGT：用扎根理论大规模分析智能体行为

研究者提出 AutoTraceGT，首个将社会科学扎根理论自动化应用于智能体轨迹分析的多智能体流水线，通过开放式、轴心式与理论式编码迭代至饱和，为每个任务生成定制化行为分类体系。在六个轨迹语料库上，其生成的编码手册覆盖人工标注分类体系中 73%-91% 的失败模式，并发现后者遗漏的新模式。该编码手册作为演绎特征空间时，在下游失败预测任务上优于零样本和少样本 LLM 基线。