Fugu-MT 論文翻訳(概要): ReflAct: World-Grounded Decision Making in LLM Agents via Goal-State Reflection

論文の概要: ReflAct: World-Grounded Decision Making in LLM Agents via Goal-State Reflection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15182v1
Date: Wed, 21 May 2025 06:57:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-22 15:42:59.030424
Title: ReflAct: World-Grounded Decision Making in LLM Agents via Goal-State Reflection
Title（参考訳）: ReflAct: ゴール状態反射によるLLMエージェントのワールドグラウンド決定
Authors: Jeonghye Kim, Sojeong Rhee, Minbeom Kim, Dohyung Kim, Sangmook Lee, Youngchul Sung, Kyomin Jung,
Abstract要約: ReflActは、推論を単に次のアクションを計画することから、その目標に対してエージェントの状態を継続的に反映することに移行する。決定を明示的に下し、進行中のゴールアライメントを実施することで、ReflActは戦略的信頼性を劇的に向上します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.460586661354775
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent advances in LLM agents have largely built on reasoning backbones like ReAct, which interleave thought and action in complex environments. However, ReAct often produces ungrounded or incoherent reasoning steps, leading to misalignment between the agent's actual state and goal. Our analysis finds that this stems from ReAct's inability to maintain consistent internal beliefs and goal alignment, causing compounding errors and hallucinations. To address this, we introduce ReflAct, a novel backbone that shifts reasoning from merely planning next actions to continuously reflecting on the agent's state relative to its goal. By explicitly grounding decisions in states and enforcing ongoing goal alignment, ReflAct dramatically improves strategic reliability. This design delivers substantial empirical gains: ReflAct surpasses ReAct by 27.7% on average, achieving a 93.3% success rate in ALFWorld. Notably, ReflAct even outperforms ReAct with added enhancement modules (e.g., Reflexion, WKM), showing that strengthening the core reasoning backbone is key to reliable agent performance.
Abstract（参考訳）: LLMエージェントの最近の進歩は、複雑な環境における思考と行動のインターリーブであるReActのようなバックボーンの推論に大きく基づいている。しかし、ReActは、しばしば根拠のない、あるいは一貫性のない推論ステップを生成し、エージェントの実際の状態と目標の間に不一致をもたらす。我々の分析では、これはReActが一貫した内部信念とゴールアライメントを維持することができず、複合的な誤りや幻覚を引き起こすことに起因している。これを解決するために、我々はReflActという新しいバックボーンを紹介します。これは、推論を単に次のアクションを計画することから、エージェントの状態に対してその目標に対して継続的に反映することに移行するものです。決定を明示的に下し、進行中のゴールアライメントを実施することで、ReflActは戦略的信頼性を劇的に向上します。 ReflActは平均でReActを27.7%上回り、ALFWorldで93.3%の成功率を達成した。特に、ReflActは強化モジュール(例えば、Reflexion、WKM)を追加してReActよりも優れており、コア推論バックボーンの強化が信頼できるエージェントパフォーマンスの鍵であることを示している。

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