EvoFSM: Controllable Self-Evolution for Deep Research with Finite State Machines
EvoFSM: Controllable Self-Evolution for Deep Research with Finite State Machines [23.1] EvoFSMは、明示的な有限状態マシンを進化させ、適応性と制御の両方を達成する構造化自己進化フレームワークである。 EvoFSMは、小さな制約された操作によってFSMを洗練し、また、再利用可能な事前および障害パターンとして成功したトラジェクトリを蒸留する自己進化メモリも組み込む。 特に、EvoFSMはDeepSearchベンチマークで58.0%の精度に達する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jan 2026 13:19:13 GMT)
「EvoFSM first models the complex retrieval-reasoning process as an explicit Finite State Machine (FSM) (Wu et al , 2024). By decomposing uncertain, long-horizon tasks into a state graph with clear transition logic, we establish deterministic behavioral boundaries that guarantee foundational stability. Second, to mitigate the uncontrollability of evolution, EvoFSM employs a “Structured Self-Evolution” mechanism. Rather than allowing free-form rewriting, we restrict the system to modifying the FSM topology only via a set of atomic operations guided by a critic mechanism. This targeted adjustment ensures the system flexibly adapts to new tasks without compromising functional integrity.」というアプローチの提案。コード生成を介するよりも効率的なのだろうか・・・？