trajectory_id stringlengths 26 51 | task_type stringclasses 3
values | llm_model stringclasses 3
values | critical_failure_step int64 1 30 | critical_failure_module stringclasses 6
values | failure_types listlengths 1 1 | failure_reasonings listlengths 1 1 | failure_modules listlengths 1 1 | num_steps int64 2 60 | trajectory_length int64 5k 6.21M | full_trajectory stringlengths 5.19k 6.21M | step_annotations stringlengths 60 1.33k |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Llama3.3-70B-Turbo_003_memory_b000_t00_e02-8d639e26 | gaia | Llama3.3-70B-Turbo | 2 | action | [
"misalignment"
] | ["At step 2, the agent's plan was to find and access the first episode of Game Grumps' Sonic the Hed(...TRUNCATED) | [
"action"
] | 60 | 2,591,227 | "{\"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"\\nYou are an expert research assistant capable(...TRUNCATED) | "[{\"step\": 2, \"action\": {\"failure_type\": \"misalignment\", \"reasoning\": \"At step 2, the age(...TRUNCATED) |
GPT-4o_027_alfworld_task_027 | alfworld | GPT-4o | 3 | memory | [
"over_simplification"
] | ["At step 3 the memory module began to oversimplify the agent's exploration history by summarizing t(...TRUNCATED) | [
"memory"
] | 60 | 178,260 | "{\"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"\\nYou are an expert agent operating in the ALF(...TRUNCATED) | "[{\"step\": 3, \"memory\": {\"failure_type\": \"over_simplification\", \"reasoning\": \"At step 3 t(...TRUNCATED) |
GPT-4o_003_chat_b000_t00_e02-1e119842 | webshop | GPT-4o | 1 | system | [
"environment_error"
] | ["The terms ‘man’ and ‘woman’ are conflicting in this context, making the search unlikely to(...TRUNCATED) | [
"system"
] | 60 | 168,839 | "{\"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"\\nYou are an expert agent operating in the Web(...TRUNCATED) | "[{\"step\": 1, \"system\": {\"failure_type\": \"environment_error\", \"reasoning\": \"The terms \\u(...TRUNCATED) |
Llama3.3-70B-Turbo_006_006 | alfworld | Llama3.3-70B-Turbo | 7 | plan | [
""
] | [
""
] | [
"plan"
] | 60 | 212,707 | "{\"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"\\nYou are an expert agent operating in the ALF(...TRUNCATED) | [{"step": 7, "plan": {"failure_type": "", "reasoning": ""}}] |
GPT-4o_016_alfworld_task_016 | alfworld | GPT-4o | 30 | system | [
"step_limit"
] | [
"In its last step, it had already found and taken the book, but the step limit was reached."
] | [
"system"
] | 60 | 172,312 | "{\"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"\\nYou are an expert agent operating in the ALF(...TRUNCATED) | "[{\"step\": 30, \"system\": {\"failure_type\": \"step_limit\", \"reasoning\": \"In its last step, i(...TRUNCATED) |
GPT-4o_055_alfworld_task_055 | alfworld | GPT-4o | 6 | reflection | [
"progress_misjudge"
] | ["reflection concludes the task is done after placing the bowl on the shelf, assuming it is already (...TRUNCATED) | [
"reflection"
] | 60 | 209,005 | "{\"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"\\nYou are an expert agent operating in the ALF(...TRUNCATED) | "[{\"step\": 6, \"reflection\": {\"failure_type\": \"progress_misjudge\", \"reasoning\": \"reflectio(...TRUNCATED) |
Llama3.3-70B-Turbo_011_webshop_task_011 | webshop | Llama3.3-70B-Turbo | 4 | plan | [
"plan_inefficient"
] | [
""
] | [
"plan"
] | 60 | 183,394 | "{\"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"\\nYou are an expert agent operating in the Web(...TRUNCATED) | [{"step": 4, "plan": {"failure_type": "plan_inefficient", "reasoning": ""}}] |
GPT-4o_052_alfworld_task_052 | alfworld | GPT-4o | 21 | plan | [
"inefficient_plan"
] | ["already confirming at steps 3-4 that fridge 1 contains no tomato, the plan again sends the agent b(...TRUNCATED) | [
"plan"
] | 60 | 222,236 | "{\"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"\\nYou are an expert agent operating in the ALF(...TRUNCATED) | "[{\"step\": 21, \"plan\": {\"failure_type\": \"inefficient_plan\", \"reasoning\": \"already confirm(...TRUNCATED) |
GPT-4o_019_alfworld_task_019 | alfworld | GPT-4o | 7 | action | [
"misalignment"
] | ["The plan clearly stated to determine if it was clean, but the action was to take it directly. This(...TRUNCATED) | [
"action"
] | 60 | 244,139 | "{\"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"\\nYou are an expert agent operating in the ALF(...TRUNCATED) | "[{\"step\": 7, \"action\": {\"failure_type\": \"misalignment\", \"reasoning\": \"The plan clearly s(...TRUNCATED) |
GPT-4o_026_alfworld_task_026 | alfworld | GPT-4o | 5 | reflection | [
"outcome_misinterpretation"
] | ["The agent tried to go to fridge 1 but it thought the action was not executed on the observation mo(...TRUNCATED) | [
"reflection"
] | 60 | 185,551 | "{\"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"\\nYou are an expert agent operating in the ALF(...TRUNCATED) | "[{\"step\": 5, \"reflection\": {\"failure_type\": \"outcome_misinterpretation\", \"reasoning\": \"T(...TRUNCATED) |
End of preview. Expand in Data Studio
davide221/agenterrorbench（複製）
データの内容
エージェントの軌跡 200 件に、決定的な失敗のステップ（critical_failure_step）・モジュール（critical_failure_module）・失敗の種類（failure_types）の列を持つデータ。1 行が 1 件の軌跡で、全体の記録は full_trajectory、ステップごとの注釈は step_annotations にあり、ラベルの出所は未確認である。元のカードは空で、この説明は列名と調査メモから書いた。
データの概要
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 行数 | 200（1 構成・3 分割の合計） |
| 列数 | 12 |
| 容量 | 18.26 MB（ファイル 5 本） |
| ファイルの形式 | parquet 3 |
| 公開 | public |
構成と分割
| 構成（config） | 分割（split）ごとの行数 | 列数 |
|---|---|---|
default |
train 139、validation 31、test 30 |
12 |
列（構成 default・分割 train）
| 列 | 型 | 先頭の行の値 |
|---|---|---|
trajectory_id |
string |
Llama3.3-70B-Turbo_003_memory_b000_t00_e02-8d639… |
task_type |
string |
gaia |
llm_model |
string |
Llama3.3-70B-Turbo |
critical_failure_step |
int64 |
2 |
critical_failure_module |
string |
action |
failure_types |
list<string> |
[1 件] |
failure_reasonings |
list<string> |
["At step 2, the agent's plan was to find and ac… |
failure_modules |
list<string> |
[1 件] |
num_steps |
int64 |
60 |
trajectory_length |
int64 |
2591227 |
full_trajectory |
string |
"{\"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\… |
step_annotations |
string |
"[{\"step\": 2, \"action\": {\"failure_type\": \… |
行数と列は HF のデータセットビューアの集計（元のデータセットの現在の版で数えたもの）。全データセットの一覧は HYUKI5/dataset-catalog にある。
複製について
davide221/agenterrorbench をリビジョン ac71bfa93c9743319060debb0d2278e02b00640f の時点でそのまま複製したもの。中身は変えていない。判断モデル Laya（convaiinnovations/laya）の微調整に使う候補として、調査メモ（Laya 学習用データセット調査）に載せたデータを集めている。
出典
- 元のデータセット: https://huggingface.co/datasets/davide221/agenterrorbench
- 複製したリビジョン:
ac71bfa93c9743319060debb0d2278e02b00640f（2025-10-07 14:17:45+00:00） - 元のライセンス表記:
other
論文
- 元のカードに論文へのリンクは見つからなかった
アノテーションの方法
元のカードにアノテーションの節が無かった。下の「調査メモの記述」と「元のカード」を参照。
微調整に使うときの注意
- 調査メモの台帳での区分: D（記載なし・other・unknown・資料間の食い違い）。区分は記載の文言で機械的に付けたもので、法的な判定ではない。学習に入れる前に元のカードとライセンスの原文で確かめる。
- Laya の入力は 2,048 token まで（ModernBERT-large / mmBERT）。長い本文は先頭から黙って切られるので、切れる行は事前に除くか、要約・切り出しをしてから入れる。
- 分割は記事・文書単位で行い、同じ本文から作った別の問いを学習側と較正側に分けない。温度と閾値は学習に使っていない分割で別々に当てる。
調査メモの記述
| メモ | 節 | ライセンス（記載） | 確認 | 注記 |
|---|---|---|---|---|
agent_trajectories_thought_logs.md |
Q3. エージェントの失敗の種類・責任ステップ・ステップ単位の評価が付いたデータは何があるか (L91) | API に license 無し | 確認済 | 原文注記: カードが無く、ラベルの出所が未確認。full_trajectory が 1 件で 2,591,227 文字ある行がある（先頭行）。全件が失敗軌跡と読める（列に成功の印が無い） |
元のカード
（元のカードは空だった）
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