論文の概要: StateAct: Enhancing LLM Base Agents via Self-prompting and State-tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02810v3
• Date: Tue, 08 Apr 2025 06:37:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:27:47.073421
• Title: StateAct: Enhancing LLM Base Agents via Self-prompting and State-tracking
• Title（参考訳）: StateAct: セルフプロンピングとステートトラッキングによるLDMベースエージェントの強化
• Authors: Nikolai Rozanov, Marek Rei,
• Abstract要約: StateActは、大規模言語モデル(LLM)のための新しく効率的なベースエージェントである 1)自己プロンピングによって意思決定を強化し、各ステップにおけるタスク目標を強化し、(2)状態の連鎖を強化する。 StateActは、Alfworldで10%以上、Textcraftで30%、Webshopで7%以上、これまで最高のベースエージェントだったReActを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.359008237358603
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly used as autonomous agents, tackling tasks from robotics to web navigation. Their performance depends on the underlying base agent. Existing methods, however, struggle with long-context reasoning and goal adherence. We introduce StateAct, a novel and efficient base agent that enhances decision-making through (1) self-prompting, which reinforces task goals at every step, and (2) chain-of-states, an extension of chain-of-thought that tracks state information over time. StateAct outperforms ReAct, the previous best base agent, by over 10% on Alfworld, 30% on Textcraft, and 7% on Webshop across multiple frontier LLMs. We also demonstrate that StateAct can be used as a drop-in replacement for ReAct with advanced LLM agent methods such as test-time scaling, yielding an additional 12% gain on Textcraft. By improving efficiency and long-range reasoning without requiring additional training or retrieval, StateAct provides a scalable foundation for LLM agents. We open source our code to support further research at https://github.com/ai-nikolai/stateact .
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ロボット工学からWebナビゲーションまでタスクに対処する自律エージェントとして、ますます使われている。 パフォーマンスはベースエージェントに依存します。 しかし、既存の手法は、長いコンテキストの推論とゴールの順守に苦しむ。 本稿では,(1)自己プロンプトによる意思決定を強化し,各ステップにおけるタスク目標を強化し,(2)時間とともに状態情報を追跡するチェーン・オブ・ステートを拡張した,新規で効率的なベースエージェントであるStateActを紹介する。 StateActは、Alfworldで10%以上、Textcraftで30%、Webshopで7%以上、これまで最高のベースエージェントだったReActを上回っている。 また、StateActは、テストタイムスケーリングなどの高度なLLMエージェントメソッドでReActのドロップイン代替として使用することができ、Textcraftでさらに12%の利得が得られることを実証した。 トレーニングや検索を必要とせずに効率性と長距離推論を改善することで、StateActはLLMエージェントにスケーラブルな基盤を提供する。 私たちは、https://github.com/ai-nikolai/stateact.orgでさらなる研究をサポートするために、コードをオープンソースにしています。

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