自然言語の指示と環境情報が与えられた時のエージェント動作（計画など）にRAGを使うアプローチの提案。RAGのデータベースを動的に更新していくものでLLM based Agentsそのものの印象。
感覚的にRetrieveに難しさがありそうだが、「When an agent interacts with the environment during a task, it first receives the environment’s goal instruction 𝐼𝑔 and observation 𝑂𝑡. Then it encodes with MiniLM [31] both of them」とあるがこの方針でうまくいくのかという驚き。