Verhaltensbäume bieten einen einheitlichen Rahmen zum Kombinieren von Sprachmodellen mit klassischer KI und traditioneller Programmierung, um robuste und skalierbare Agenten zu entwickeln.
Große Sprachmodelle (LLMs) können bis zu einem gewissen Grad den Programmausführungsfluss erklären, insbesondere für einfache Programme und solche, die sie korrekt generieren können. Ihre Leistung sinkt jedoch bei komplexerem Code, nicht-trivialen logischen und arithmetischen Operatoren, nicht-primitiven Datentypen und API-Aufrufen.
Großen Sprachmodellen für Code (d.h. Code-LLMs) mangelt es an der Fähigkeit, das Laufzeitverhalten von Programmen zu verstehen und logisch konsistent zu sein.