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- Agents of Change: Self-Evolving LLM Agents for Strategic Planning [17.7]
我々は、シンプルなゲームプレイングエージェントから、自身のプロンプトとプレイヤーエージェントのコードを自動で書き直すことができるシステムまで、LSMベースのエージェントの進歩をベンチマークする。 以上の結果から,特にClaude 3.7 や GPT-4o などのモデルによって駆動される自己進化型エージェントは,その戦略を自律的に採用することで,静的ベースラインを上回っていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 05 Jun 2025 05:45:24 GMT)
- カタンの開拓者を対象として Self-Evolving Agent Frameworkの提案と検証。
- 「Through extensive experiments, we show that agents capable of prompt and code evolution achieve consistently higher performance than static baselines. The PromptEvolver, in particular, outperforms fixed agents across key metrics, and its gains are amplified when paired with stronger base models, seen in Claude 3.7’s 95% improvement from the BaseAgent」とのこと。PromptEvolverには「Evolver Agent: Provided with access to game results, evolution history, and tools to search the web, view local files, and edit the Player Agent’s prompt.」が含まれている。
- プロンプトやコードといった思考能力たるWeight外のself-improveも十分効果的のよう。（ICLが有効と考えれば一定思考能力を改善しているともいえるのか・・・？）
- Mirage-1: Augmenting and Updating GUI Agent with Hierarchical Multimodal Skills [57.7]
本稿では,知識不足の問題に対処するため,階層型マルチモーダルスキル(HMS)モジュールを提案する。 トラジェクトリを実行スキル、コアスキル、そして最終的にはメタスキルに徐々に抽象化し、長期のタスク計画のための階層的な知識構造を提供する。 ドメインギャップを埋めるために,Skill-Augmented Monte Carlo Tree Search (SA-MCTS)アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Jun 2025 06:21:19 GMT)
- 「Hierarchical Multimodal Skills (HMS) module for long-horizon planning」、「A Skill-Augmented Monte Carlo Tree Search (SA-MCTS) algorithm for knowledge exploration in online settings.」をキーとするcross-platform, plug-and-play GUI agent、Mirage-1の提案
- プロジェクトサイトはMirage-1: Augmenting and Updating GUI Agent with Hierarchical Multimodal Skills