論文概要（Abstract） 本記事は https://arxiv.org/abs/2502.18482 の解説記事です。 MixLLMは、複数のLLM（Large Language Model）へのクエリ割り当てをコンテキストバンディット問題として定式化し、品質とコストのトレードオフを動的に最適化するルーティングシステムである。著者らは、クエリタグによる埋め込み強化、LLM別の品質・コ...

論文概要（Abstract） 本記事は https://arxiv.org/abs/2408.01875 の解説記事です。 LLMベースの自律エージェントにおいて、ツールセットが拡大するにつれて適切なツールの選択が困難になる問題に対し、著者らは教師なしのツール検索手法Re-Invokeを提案している。Re-Invokeは、（1）インデックス時にツールドキュメントから多様な合成クエリを生成...

論文概要（Abstract） 本記事は From Agent Loops to Structured Graphs: A Scheduler-Theoretic Framework for LLM Agent Execution の解説記事です。 著者であるHu Weiは、ReActに代表されるAgent Loopパラダイムが持つ構造的弱点を指摘し、古典的なスケジューラ理論に基づく分析フ...

論文概要（Abstract） PreAct（Prediction enhances Agent’s planning ability）は、LLMエージェントの推論ループに「予測（Prediction）」ステップを追加することで、計画能力を強化するフレームワークである。従来のReActがThought-Action-Observationの3要素で構成されるのに対し、PreActはActio...

論文概要 本記事は ReflAct: World-Grounded Decision Making in LLM Agents via Goal-State Reflection の解説記事です。 ReflActは、ReActベースのLLMエージェントが環境の実際の状態と乖離した推論を生成する問題（非接地的推論）を解決するフレームワークである。著者らは、行動計画ではなく状態-目標反省（g...

論文概要 本記事は Prompting Science Report 2: The Decreasing Value of Chain of Thought in Prompting の解説記事です。 Wharton GAIL による本報告は、CoTプロンプティングの有効性を非reasoningモデル5種・reasoningモデル3種で定量評価した研究である。著者らは、非reasonin...

論文概要（Abstract） 本記事は Exploring the Necessity of Reasoning in LLM-based Agent Scenarios の解説記事です。 著者らはLaRMA（Large Reasoning Models in Agent scenarios）フレームワークを提案し、従来型のLLM（Large Language Model）と推論特化型の...

論文概要（Abstract） Hierarchical Memory Orchestration（HMO）は、長期対話型エージェントが蓄積する膨大なインタラクションデータに対し、3層のメモリ階層とユーザーペルソナ駆動の動的再配置メカニズムで効率的に対処するフレームワークである。単純なストレージ拡張では検索ノイズと計算レイテンシが増大する問題に対し、ユーザー中心の関連性に基づいてメモリをTi...

論文概要 大規模言語モデル（LLM）を用いたツール利用エージェントは、複数ターンの対話を通じて外部ツールを呼び出しながらタスクを解決する。しかし既存手法では過去の経験を体系的に活用する仕組みが不十分であり、同じツール選択の失敗を繰り返すという課題がある。本論文で提案される H-EPM（Hybrid Episodic-Procedural Memory）は、成功した軌跡からエピソード記憶と手...

論文概要 Cognis は、会話AIエージェント向けのコンテキスト認識型メモリシステムである。OpenSearch BM25 キーワード検索と Matryoshka Embedding によるベクトル検索を Reciprocal Rank Fusion（RRF）で統合した Dual-Store バックエンドを核に、時間ブースティングや BGE-2 Cross-Encoder 再ランキングを...