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- Agentic Reasoning for Large Language Models [122.8]
推論は推論、問題解決、意思決定の基礎となる基本的な認知プロセスである。 大規模言語モデル(LLM)は、クローズドワールド設定では強力な推論能力を示すが、オープンエンドおよび動的環境では苦労する。 エージェント推論は、連続的な相互作用を計画し、行動し、学習する自律的なエージェントとしてLLMを解釈することでパラダイムシフトを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 18 Jan 2026 18:58:23 GMT)
- 「Agentic reasoning positions reasoning as the central mechanism of intelligent agents, spanning foundational capabilities (planning, tool use, and search), self-evolving adaptation (feedback, and memory-driven adaptation), and collective coordination (multi-agent collaboration), realizable through either in-context orchestration or post-training optimization.」として整理されたサーベイ。In-context Reasoning、Post-training Reasoningの両方を含む。
- リポジトリはGitHub – weitianxin/Awesome-Agentic-Reasoning
- AgentDoG: A Diagnostic Guardrail Framework for AI Agent Safety and Security [126.5]
現在のガードレールモデルは、リスク診断におけるエージェント的リスク認識と透明性を欠いている。 エージェントリスクをソース(場所)、障害モード(方法)、結果(何)で分類する統合された3次元分類法を提案する。 AgentDoG(AgentDoG)のための,エージェント安全性ベンチマーク(ATBench)と診断ガードレールフレームワークを新たに導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jan 2026 13:45:41 GMT)
- 「AgentDoG provides fine-grained and contextual monitoring across agents’ trajectories, including malicious tool execution and prompt injection. More crucially, AgentDoG provides a more transparent perspective to understand why an agent takes a particular action in an unsafe or seemingly safe but unreasonible way,」と軌跡レベルで評価していく高性能なガードレールの提案。この分野の外観を知るにも良い論文だと思う。
- リポジトリはGitHub – AI45Lab/AgentDoG: A Diagnostic Guardrail Framework for AI Agent Safety and Security