연구진이 LLM 기반 에이전트 시스템의 실패 원인 추적을 위한 OAT 모델을 제안했어요. OAT는 프롬프팅 기반 방식보다 200~5000배 빠르며, 성공 트레일러리만으로 학습해요. 실패 트레일러리에서 각 단계를 분석하여 이상 징후 점수를 매겨 실패 원인을 파악하며, F1 점수가 +20% 향상됐어요. OAT는 기존 방식 대비 가볍고, 단계별 지도 없이 학습 가능하여 확장성이 뛰어나요.