論文の概要: MIRROR: Multi-agent Intra- and Inter-Reflection for Optimized Reasoning in Tool Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20670v1
• Date: Tue, 27 May 2025 03:37:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.382946
• Title: MIRROR: Multi-agent Intra- and Inter-Reflection for Optimized Reasoning in Tool Learning
• Title（参考訳）: MIRROR:ツール学習における最適推論のためのマルチエージェントイントラリフレクションとインターリフレクション
• Authors: Zikang Guo, Benfeng Xu, Xiaorui Wang, Zhendong Mao,
• Abstract要約: ツール統合を含む複雑なタスクは、大規模言語モデルにとって大きな課題となる。 リフレクションはエージェントベンチマークにおける誤った軌道の修正に有効な戦略として現れている。 提案するMIRRORは,実行前に意図した動作を批判的に評価するフレームワークと,軌道のさらなる調整を行うインターリフレクションの両方からなるフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.009759731505746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Complex tasks involving tool integration pose significant challenges for Large Language Models (LLMs), leading to the emergence of multi-agent workflows as a promising solution. Reflection has emerged as an effective strategy for correcting erroneous trajectories in agentic workflows. However, existing approaches only exploit such capability in the post-action stage, where the agent observes the execution outcomes. We argue that, like humans, LLMs can also engage in reflection before action execution: the agent can anticipate undesirable outcomes from its own decisions, which not only provides a necessarily complementary perspective to evaluate the decision but also prevents the propagation of errors throughout the trajectory. In this paper, we propose MIRROR, a framework that consists of both intra-reflection, which critically assesses intended actions before execution, and inter-reflection, which further adjusts the trajectory based on observations. This design systematically leverages LLM reflection capabilities to eliminate and rectify erroneous actions on a more comprehensive scope. Evaluations on both the StableToolBench and TravelPlanner benchmarks demonstrate MIRROR's superior performance, achieving state-of-the-art results compared to existing approaches.
• Abstract（参考訳）: ツール統合に関わる複雑なタスクは、Large Language Models(LLM)に重大な課題をもたらし、将来性のあるソリューションとしてマルチエージェントワークフローが出現する。 リフレクションは、エージェントワークフローにおける誤った軌道の修正に有効な戦略として現れてきた。 しかし、既存のアプローチは、エージェントが実行結果を観察するポストアクション段階でのみ、そのような能力を利用する。 エージェントは、決定を評価するために必ずしも相補的な視点を提供するだけでなく、軌道全体のエラーの伝播を防ぐことができる。 本稿では,実行前に意図した動作を批判的に評価するフレームワークであるMIRRORと,観測に基づく軌道の調整を行うインターリフレクションを提案する。 この設計は、LLM反射機能を体系的に利用して、より包括的なスコープにおける誤ったアクションを排除し、修正する。 StableToolBenchとTravelPlannerのベンチマークによる評価は、MIRRORの優れた性能を示し、既存のアプローチと比較して最先端の結果が得られた。

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