**TRACE：将用户修正编译为运行时强制规则，大幅降低编程代理违规率**

_Getting Better at Working With You: Compiling User Corrections into Runtime Enforcement for Coding Agents_

> 交互式LLM代理虽融入日常工作，但对用户偏好的记忆并不可靠——当前会话记住的修正仍可能在后续任务中被违反。本文提出TRACE（测试时规则获取与编译强制），一种即插即用的技能层管线，能从用户聊天修正中挖掘偏好并编译为原子规则，在代理完成任务前执行运行时检查。在ClawArena和MemoryArena衍生任务上的实验表明，TRACE将偏好违规率从100%显著降至2%-60%，解决了仅靠记忆无法可靠解决的重复摩擦问题，减少了用户重复修正的负担。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-06-12 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2606.13174)