論文の概要: TaskCraft: Automated Generation of Agentic Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10055v2
• Date: Tue, 17 Jun 2025 15:19:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 13:08:30.092865
• Title: TaskCraft: Automated Generation of Agentic Tasks
• Title（参考訳）: TaskCraft: エージェントタスクの自動生成
• Authors: Dingfeng Shi, Jingyi Cao, Qianben Chen, Weichen Sun, Weizhen Li, Hongxuan Lu, Fangchen Dong, Tianrui Qin, King Zhu, Minghao Liu, Jian Yang, Ge Zhang, Jiaheng Liu, Changwang Zhang, Jun Wang, Yuchen Eleanor Jiang, Wangchunshu Zhou,
• Abstract要約: エージェントタスクは、自律性、ツールの使用、適応推論による多段階的な問題解決を必要とする。 textscCraftTaskは、難易度、マルチツール、検証可能なエージェントタスクを生成する自動化ワークフローである。 本稿では,エージェントチューニングと評価に関する今後の研究を支援するために,約36,000のタスクからなる大規模合成データセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.33785092294476
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Agentic tasks, which require multi-step problem solving with autonomy, tool use, and adaptive reasoning, are becoming increasingly central to the advancement of NLP and AI. However, existing instruction data lacks tool interaction, and current agentic benchmarks rely on costly human annotation, limiting their scalability. We introduce \textsc{TaskCraft}, an automated workflow for generating difficulty-scalable, multi-tool, and verifiable agentic tasks with execution trajectories. TaskCraft expands atomic tasks using depth-based and width-based extensions to create structurally and hierarchically complex challenges. Empirical results show that these tasks improve prompt optimization in the generation workflow and enhance supervised fine-tuning of agentic foundation models. We present a large-scale synthetic dataset of approximately 36,000 tasks with varying difficulty to support future research on agent tuning and evaluation.
• Abstract（参考訳）: エージェントタスクは、自律性、ツールの使用、適応推論といった多段階的な問題解決を必要とするもので、NLPとAIの進歩の中心となってきています。 しかし、既存のインストラクションデータはツールのインタラクションに欠けており、現在のエージェントベンチマークはコストのかかる人的アノテーションに依存しており、スケーラビリティが制限されている。 本稿では,実行トラジェクトリによる難読度,マルチツール,検証可能なエージェントタスクを生成する自動化ワークフローである‘textsc{TaskCraft} を紹介する。 TaskCraftは、深さベースと幅ベースの拡張を使用してアトミックタスクを拡張して、構造的かつ階層的な複雑な課題を生成する。 実験の結果、これらのタスクは生成ワークフローにおける迅速な最適化を改善し、エージェント基礎モデルの教師付き微調整を強化することが示されている。 本稿では,エージェントチューニングと評価の今後の研究を支援するために,約36,000のタスクからなる大規模合成データセットを提案する。

関連論文リスト

• The Cost of Dynamic Reasoning: Demystifying AI Agents and Test-Time Scaling from an AI Infrastructure Perspective [3.0868637098088403]
  大規模言語モデル(LLM)ベースのAIエージェントは最近、動的推論を採用することで、印象的な汎用性を示した。 本稿では,AIエージェントを包括的に分析し,リソース使用量,遅延動作,エネルギー消費,テストタイムスケーリング戦略を定量化する。 その結果,エージェントは計算量の増加によって精度が向上する一方で,急速に低下するリターン,レイテンシのばらつきの拡大,持続不可能なインフラストラクチャコストに悩まされていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-04T14:37:54Z)
• LAM SIMULATOR: Advancing Data Generation for Large Action Model Training via Online Exploration and Trajectory Feedback [121.78866929908871]
  AIエージェントのための大規模アクションモデル(LAM)は、素晴らしいポテンシャルを提供するが、高品質なトレーニングデータを必要とするため、課題に直面している。 LAM SIMULATORは,高品質なフィードバックによるエージェントタスクのオンライン探索を目的とした総合的なフレームワークである。 本フレームワークは,動的タスククエリジェネレータ,広範囲なツールコレクション,および大規模言語モデル(LLM)エージェントがツールを呼び出し,リアルタイムフィードバックを受信できる対話型環境を備えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-02T22:36:02Z)
• SEW: Self-Evolving Agentic Workflows for Automated Code Generation [24.16770109875788]
  textbfSelf-textbfEvolving textbfSEW(textbfSEW)を提案する。 当社のSEWは,エージェントを自動設計し,自己進化を通じて最適化することが可能で,LiveCodeBenchの33%の改善を実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-24T11:12:14Z)
• Interactive Agents to Overcome Ambiguity in Software Engineering [61.40183840499932]
  AIエージェントは、あいまいで不明確なユーザー指示に基づいて、タスクを自動化するためにますますデプロイされている。 不安定な仮定をし、明確な質問をしないことは、最適以下の結果につながる可能性がある。 対話型コード生成設定において,LLMエージェントが不明瞭な命令を処理する能力について,プロプライエタリモデルとオープンウェイトモデルを評価して検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T17:12:26Z)
• AgentPS: Agentic Process Supervision for Multi-modal Content Quality Assurance through Multi-round QA [9.450927573476822]
  textitAgentPSは、エージェントプロセススーパービジョンをMLLMに統合する新しいフレームワークである。 textitAgentPSは、プロプライエタリなTikTokデータセット上でのベースラインMLLMよりも大幅なパフォーマンス向上を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-15T04:58:00Z)
• TDAG: A Multi-Agent Framework based on Dynamic Task Decomposition and Agent Generation [41.21899915378596]
  動的タスク分解・エージェント生成(TDAG)に基づくマルチエージェントフレームワークを提案する。 このフレームワークは複雑なタスクを小さなサブタスクに動的に分解し、それぞれが特定の生成されたサブエージェントに割り当てる。 ItineraryBenchは、さまざまな複雑さのタスク間でのメモリ、計画、ツール使用量のエージェントの能力を評価するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T18:27:37Z)
• TaskBench: Benchmarking Large Language Models for Task Automation [82.2932794189585]
  タスク自動化における大規模言語モデル(LLM)の機能を評価するためのフレームワークであるTaskBenchを紹介する。 具体的には、タスクの分解、ツールの選択、パラメータ予測を評価する。 提案手法は, 自動構築と厳密な人的検証を組み合わせることで, 人的評価との整合性を確保する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T18:02:44Z)
• Evaluating the Capabilities of Multi-modal Reasoning Models with Synthetic Task Data [0.0]
  我々は高解像度テキスト・画像生成の進歩を活用し、マルチモーダル推論タスクの評価データを生成するフレームワークを開発する。 このフレームワークを用いて、コンテキスト依存の異常データを生成し、困難なタスクに合成データセットを作成する。 我々は,タスクが抽出可能である一方で,標準的なVQAタスクよりもコンテキスト依存型異常検出タスクでは,モデルが大幅に悪化することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T20:56:34Z)
• Exposing and Addressing Cross-Task Inconsistency in Unified Vision-Language Models [80.23791222509644]
  一貫性のないAIモデルは、人間のユーザーによって不安定で信頼できないと見なされている。 最先端のビジョン言語モデルは、タスク間の驚くほど高い一貫性のない振る舞いに悩まされている。 本稿では,大規模で自動生成されるクロスタスクコントラスト集合上で計算されたランク相関に基づく補助訓練目標を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T16:57:12Z)
• ART: Automatic multi-step reasoning and tool-use for large language models [105.57550426609396]
  大規模言語モデル(LLM)は、数秒とゼロショットの設定で複雑な推論を行うことができる。 各推論ステップは、コアLLM機能を超えて計算をサポートする外部ツールに依存することができる。 プログラムとして中間推論ステップを自動生成するために凍結LDMを使用するフレームワークであるART(Automatic Reasoning and Tool-use)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T01:04:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。