論文の概要: Agentic Reasoning: Reasoning LLMs with Tools for the Deep Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04644v1
- Date: Fri, 07 Feb 2025 04:08:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-10 18:29:33.012138
- Title: Agentic Reasoning: Reasoning LLMs with Tools for the Deep Research
- Title（参考訳）: エージェント推論 - 深層研究のためのツールによるLDMの推論
- Authors: Junde Wu, Jiayuan Zhu, Yuyuan Liu,
- Abstract要約: 本稿では,外部ツール利用エージェントを統合することで,大規模言語モデル(LLM)推論を強化するフレームワークであるAgentic Reasoningを紹介する。
本フレームワークでは,論理的関係を追跡するための構造化知識グラフを構築するMind Mapエージェントを導入している。
PhDレベルの科学的推論(GPQA)とドメイン固有の深層研究タスクの評価は、我々のアプローチが既存のモデルを大幅に上回っていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.4327380079414676
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce Agentic Reasoning, a framework that enhances large language model (LLM) reasoning by integrating external tool-using agents. Unlike conventional LLM-based reasoning approaches, which rely solely on internal inference, Agentic Reasoning dynamically engages web search, code execution, and structured reasoning-context memory to solve complex problems requiring deep research and multi-step logical deduction. Our framework introduces the Mind Map agent, which constructs a structured knowledge graph to track logical relationships, improving deductive reasoning. Additionally, the integration of web-search and coding agents enables real-time retrieval and computational analysis, enhancing reasoning accuracy and decision-making. Evaluations on PhD-level scientific reasoning (GPQA) and domain-specific deep research tasks demonstrate that our approach significantly outperforms existing models, including leading retrieval-augmented generation (RAG) systems and closed-source LLMs. Moreover, our results indicate that agentic reasoning improves expert-level knowledge synthesis, test-time scalability, and structured problem-solving. The code is at: https://github.com/theworldofagents/Agentic-Reasoning.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,外部ツール利用エージェントを統合することで,大規模言語モデル(LLM)推論を強化するフレームワークであるAgentic Reasoningを紹介する。
内部推論のみに依存する従来のLCMベースの推論手法とは異なり、エージェント推論はWeb検索、コード実行、構造化推論コンテキストメモリを動的に利用し、深い研究と多段階論理推論を必要とする複雑な問題を解決する。
本フレームワークでは,論理的関係を追跡するための構造化知識グラフを構築し,帰納的推論を改善するMind Mapエージェントを導入している。
さらに、Web検索とコーディングエージェントの統合により、リアルタイム検索と計算分析が可能になり、推論精度と意思決定の精度が向上する。
PhDレベルの科学的推論(GPQA)とドメイン固有の深層研究タスクの評価は、我々のアプローチが、先進的な検索強化世代(RAG)システムやクローズドソースLLMなど、既存のモデルよりも大幅に優れていることを示している。
さらに,エージェント推論により,専門家レベルの知識合成,テストタイムのスケーラビリティ,構造化問題解決が向上することが示唆された。
コードは以下の通り。 https://github.com/theworldofagents/Agentic-Reasoning。
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