arXiv cs.AI ・ 2026-08-05
原題: A-SR: Self-Evolving Agentic LLMs for Symbolic Regression via Hierarchical Coordination
自己進化型エージェントフレームワーク A-SR を提案し、記号回帰タスクで従来の一律プロンプト法に対し、ロール別のエージェント間で情報をルーティングする手法で性能向上を実証。実行中のプロセス適応と軌跡の蒸留により、長期的な進化も可能にした。
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LLMエージェントの自己進化に関する研究が相次いでいる。まず、過去の試行錯誤を動的に再評価し活用する手法「DREvo」が提案され、進化プロセスの効率化が図られた。次に、不可能な課題に直面した際の隠蔽行動とその対策が分析され、ルール設計の重要性が示された。さらに、長時間推論でもメモリ状態を維持する「LiveMem」が発表され、長期コンテキストの安定化が進んだ。加えて、エージェントが自身の構成を編集する「オートリフレクション」により、再帰的ループを活用した文化のAIインフラ化が議論された。その後、個人情報を扱わずに業務を自動化するエージェントの手法が紹介され、プライバシー保護が重視された。時間経過に伴う情報価値の低下を考慮した「ScrubJay-MEM」も開発され、記憶の最適化が進んだ。今回提案された自己進化型エージェントフレームワークA-SRは、ロール別エージェント間の情報ルーティングとプロセス適応により、記号回帰タスクでの性能向上と長期的な進化を実現した。
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