AgentMonBench：面向长时程智能体行为监控的软件工程基准

研究者提出 AgentMonBench，一个面向软件工程场景的智能体行为监控基准，包含三个子集，覆盖需求与行为的一致性、以及对需要用户核验的关键自主决策的感知两个维度。为支持这类判断，作者提出 Evidence-Grounded Behavior Graph（EBG），一种免训练方法，把带来源链接的证据归组为行为并组织成图，再以任务导向的视图呈现给监控器。在八个模型上的实验显示，EBG 在多数设置下相比直接访问原始上下文提升了决策识别与证据定位表现；进一步实验表明其证据定位收益在不同输入规模和超参数设置下保持稳定，实际应用也展示了它对人类监督的价值。