タグ: Autonomous Agent

Exploring Expert Failures Improves LLM Agent Tuning

  • Exploring Expert Failures Improves LLM Agent Tuning [76.3]
    本稿では,失敗した専門家の軌道から有益な行動を識別する専門的失敗の探索(EEF)を提案する。 EEFは、未解決のいくつかのサブタスクをうまく解決し、エージェントチューニング性能を改善する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 17 Apr 2025 17:53:54 GMT)
  • 「In this paper, we present EEF, a novel framework that learns beneficial actions from negative expert data while remaining robust against noise from suboptimal actions.」、WebShopと SciWorldベンチマークでSoTAを主張

Advances and Challenges in Foundation Agents: From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary, Collaborative, and Safe Systems 

  • Advances and Challenges in Foundation Agents: From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary, Collaborative, and Safe Systems [133.5]
    大規模言語モデル(LLM)の出現は、人工知能の変革的シフトを触媒している。 これらのエージェントがAI研究と実践的応用をますます推進するにつれて、その設計、評価、継続的な改善は複雑で多面的な課題を呈している。 この調査は、モジュール化された脳にインスパイアされたアーキテクチャ内でインテリジェントエージェントをフレーミングする、包括的な概要を提供する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 31 Mar 2025 18:00:29 GMT)
  • 「This survey provides a comprehensive overview, framing intelligent agents within a modular, brain-inspired architecture that integrates principles from cognitive science, neuroscience, and computational research.」という非常に包括的なサーベイ。
  • リポジトリはGitHub – FoundationAgents/awesome-foundation-agents: About Awesome things towards foundation agents. Papers / Repos / Blogs / …

PaperBench: Evaluating AI’s Ability to Replicate AI Research 

  • PaperBench: Evaluating AI’s Ability to Replicate AI Research [3.5]
    PaperBenchは、AIエージェントが最先端のAI研究を複製する能力を評価するベンチマークである。 エージェントは、スクラッチから20個のICML 2024 SpotlightとOralの文書を複製する必要がある。 PaperBenchには8,316の個別の段階的なタスクが含まれている。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 02 Apr 2025 15:55:24 GMT)
  • OpenAIによる「PaperBench, a benchmark evaluating the ability of AI agents to replicate state-of-the-art AI research.」の提案。
  • リポジトリはGitHub – openai/preparedness: Releases from OpenAI Preparedness

Inducing Programmatic Skills for Agentic Tasks

  • Inducing Programmatic Skills for Agentic Tasks [54.0]
    本研究では,エージェントがプログラムベースのスキルをその場で誘導し,検証し,活用することで,エージェントの適応を可能にするエージェントスキル誘導(ASI)を提案する。 ASIは静的ベースラインエージェントとテキストスキルを23.5%、成功率11.3%で上回っている。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 09 Apr 2025 12:25:37 GMT)
  • 「We present ASI, namely agent skill induction (§2), that induces and applies programmatic skills along the process of solving user web navigation queries. More concretely, given a natural language (NL) query, the agent first generates an action trajectory attempting to solve the task using built-in, primitive actions such as click and scroll.」という感じでスキルの表現にプログラムコードを用いる手法の提案と有効性の検証。
  • 曖昧さを含め、表現力・抽象化の方法などかなり異なる自然言語と形式言語の使い分けが重要なのかなーと思わなくもない。
  • リポジトリはGitHub – zorazrw/agent-skill-induction: Agent Skill Induction: “Inducing Programmatic Skills for Agentic Tasks”

Review, Refine, Repeat: Understanding Iterative Decoding of AI Agents with Dynamic Evaluation and Selection 

  • Review, Refine, Repeat: Understanding Iterative Decoding of AI Agents with Dynamic Evaluation and Selection [71.9]
    Best-of-N (BON) サンプリングのような推論時間法は、パフォーマンスを改善するための単純で効果的な代替手段を提供する。 本稿では,反復的改良と動的候補評価,検証器による選択を併用した反復的エージェント復号(IAD)を提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 02 Apr 2025 17:40:47 GMT)
  • 「In this work, we proposed IAD : an iterative decoding approach for AI agent alignment with black box access which highlights the effectiveness of iterative decoding (guided by a verifier) for these complex agentic tasks.」と（よくある）API利用を前提としたエージェントのパフォーマンス改善手法の提案。

Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges

  • Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges [88.3]
    大きな言語モデル(LLM)エージェントは、目標駆動の振る舞いと動的適応能力を持ち、人工知能への重要な経路を示す可能性がある。 本調査は, LLMエージェントシステムを方法論中心の分類法により体系的に分解する。 私たちの作業は、エージェントの構築方法、コラボレーション方法、時間の経過とともにどのように進化するか、という、統一されたアーキテクチャの視点を提供します。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 27 Mar 2025 12:50:17 GMT)
  • LLMによって急速に広がるエージェントのサーベイ。「Despite remarkable progress, significant challenges remain, including scalability limitations, memory constraints, reliability concerns, and inadequate evaluation frameworks.」
  • リポジトリはGitHub – luo-junyu/Awesome-Agent-Papers: Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges

Agent S2, Devin 2, Amazon Nova Act, An Illusion of Progress? Assessing the Current State of Web Agents 

以前取り上げたAgent Sのバージョン2が出ていた。半年でOS Worldのスコアが20.5から27.0（15Step）に上がっており、ベースモデル（LLM）の性能向上もあるだろうが着実な進化を感じる。Introducing Amazon Nova Act | Amazon AGI Labs、Cognition | Devin 2.0など発表が相次ぎGUI Agent的なLLM based Agentは流行している。

個人のサイトでもfugumt.comはFugu-MT:AgentでAgent化を行っている（OpenManusを使ったサイトへのエージェント組み込み | ぷるーふおぶこんせぷと）。容易にサイトの機能を拡張できることから、今後このようなサイトが増えてくるのではないかと思う(*1)。

そのような中「An Illusion of Progress? Assessing the Current State of Web Agents 」では「Surprisingly, many recent agents, except for Operator, do not outperform the simple SeeAct agent (Zheng et al , 2024) released in early 2024.」とも指摘されている。同論文にもある通り、正しい評価データセットやフレームワークが求められている。

  • An Illusion of Progress? Assessing the Current State of Web Agents [49.8]
    我々は,Webエージェントの現状を包括的かつ厳密に評価する。 結果は、現在のエージェントの能力の非常に異なる描写を描いており、以前報告された結果に過度に最適化されていることを示唆している。 オンライン評価ベンチマークであるOnline-Mind2Webを紹介した。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 02 Apr 2025 05:51:29 GMT)
  • WEBエージェントのためのベンチマーク。「Many recent agents, except for Operator (OpenAI, 2025), underperform the simple SeeAct agent (Zheng et al , 2024) released in early 2024. Even Operator only achieves a success rate of 61%, showing substantial room for improvement.」とのこと。
  • リポジトリはGitHub – OSU-NLP-Group/Online-Mind2Web

(*1) 動きが面白いのでOpenManusをつかって無理やり対応している。今のところ実用性は疑問だが、近いうちにバージョンアップ予定。

Survey on Evaluation of LLM-based Agents 

  • Survey on Evaluation of LLM-based Agents [28.9]
    LLMベースのエージェントの出現は、AIのパラダイムシフトを表している。 本稿では,これらのエージェントに対する評価手法に関する総合的な調査を初めて実施する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 20 Mar 2025 17:59:23 GMT)
  • 「We systematically analyze evaluation benchmarks and frameworks across four critical dimensions: (1) fundamental agent capabilities, including planning, tool use, self-reflection, and memory; (2) applicationspecific benchmarks for web, software engineering, scientific, and conversational agents; (3) benchmarks for generalist agents; and (4) frameworks for evaluating agents.」とエージェントの評価に関するサーベイ

A Survey on Trustworthy LLM Agents: Threats and Countermeasures

  • A Survey on Trustworthy LLM Agents: Threats and Countermeasures [67.2]
    大規模言語モデル(LLM)とマルチエージェントシステム(MAS)はLLMエコシステムの機能を大幅に拡張した。 本稿では,エージェントの信頼性に関する総合的研究であるTrustAgentフレームワークを提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 12 Mar 2025 08:42:05 GMT)
  • LLM based Agentを intrinsic (brain, memory, and tool) とextrinsic (user, agent, and environment)な側面から見た信頼性のサーベイ 
  • リポジトリはGitHub – Ymm-cll/TrustAgent

Can A Society of Generative Agents Simulate Human Behavior and Inform Public Health Policy? A Case Study on Vaccine Hesitancy

  • Can A Society of Generative Agents Simulate Human Behavior and Inform Public Health Policy? A Case Study on Vaccine Hesitancy [38.6]
    大規模言語モデル(LLM)を利用した100個の生成エージェントを備えたVacSimフレームワークについて紹介する。 VacSim ワクチンは,1) 人口統計データに基づくエージェントの集団のインスタンス化,2) ソーシャル・ネットワークを介してエージェントを接続し,社会的ダイナミクスと疾患関連情報の関数としてワクチンの態度をモデル化すること,3) ワクチンの根絶を緩和するための様々な公衆衛生介入の設計と評価を行う。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 12 Mar 2025 02:54:15 GMT)
  • LLM based Agentsで社会（ワクチンへの態度）をシミュレーションできるか、という研究。「Our results demonstrate that certain LLMs, such as Qwen-2.5-7B-Instruct and Llama-3-8B-Instruct, capture nuanced interactions among agent demographics, social influences, and policy scenarios. These models successfully pass both global and local consistency checks, suggesting that generative agents could become valuable tools for exploring how policy interventions might shape public attitudes.」、「Models such as Claude-3.5-Haiku and Phi-3.5-mini-instruct reveal inconsistencies that compromise simulation desiderata.」と解釈は悩ましい。このモデルサイズでまっとうな反応ができるのか疑問（Leakの影響が懸念される）だが、リアルなシミュレーションが可能なら面白い結果。
  • リポジトリはGitHub – abehou/VacSim: Public code repository for VacSim: A generative multi-agent simulation for vaccine hesitancy.とのこと