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现有资料不足以回答这个问题。资料1是一篇关于推理轨迹与证据冲突的实证研究，讨论的是「保留推理轨迹」对答案准确率与证据遵循度的影响，并未涉及多智能体系统的 trace 格式设计或最小字段定义。资料中能确认的相关背景仅有：

推理轨迹（reasoning trace）在作答时具有双重角色：既可能提升准确率，也可能在与证据不一致时与证据相竞争1。
该研究通过将「经过验证的证据版本」与「由每个版本生成的轨迹」交叉，并在两种配置下基于相同轨迹与证据作答来区分这两种角色：延续模型自身的思考，以及单独的答案调用1。
在 gpt-oss、Gemma4、Qwen3 三个模型家族上，于 HotpotQA 和 MuSiQue 数据集，单独的答案调用相比延续将证据遵循度提高了 29.9 至 60.6 个百分点1。
在相同配对上，移除轨迹在两种配置下都会使准确率下降相似的幅度1。

这些结论只说明「轨迹内容本身会影响可复现的作答行为」，可以间接支持「回放时需同时记录轨迹与证据版本」这一方向性判断1，但资料未给出任何字段清单、schema 设计或工程实现细节，因此无法据此给出最小字段集合。

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