Confidence Reasoning Graphs：面向 LLM 智能体的结构化置信度估计

研究者提出 Confidence Reasoning Graphs（CRG），一种推理时框架，仅凭单条轨迹即可估计 LLM 智能体完成任务的成功概率，无需模型内部信号或训练数据。CRG 将任务声明分解为基于轨迹证据的子声明，逐项估计置信度后再聚合为整体置信度。在三个智能体基准、三个骨干模型和三个智能体框架上，CRG 的置信度校准与风险感知决策均优于口头表达、采样和白盒代理基线。