論文の概要: NaviAgent: Bilevel Planning on Tool Navigation Graph for Large-Scale Orchestration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19500v2
• Date: Fri, 31 Oct 2025 14:24:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 15:46:17.341844
• Title: NaviAgent: Bilevel Planning on Tool Navigation Graph for Large-Scale Orchestration
• Title（参考訳）: NaviAgent: 大規模オーケストレーションのためのツールナビゲーショングラフのバイレベル計画
• Authors: Yan Jiang, Hao Zhou, LiZhong GU, Ai Han, TianLong Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、外部ツールを呼び出すことによって関数呼び出しエージェントとして機能する機能を示した。 そこで我々は,タスクプランニングをツール実行からツールエコシステムのグラフベースモデリングを通じて分離するNaviAgentを提案する。 実験によると、NaviAgentはモデルとタスク間で最高のタスク成功率を達成し、TWMNを統合することで、複雑なタスクで最大17ポイントパフォーマンスが向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.925896302382043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have recently demonstrated the ability to act as function call agents by invoking external tools, enabling them to solve tasks beyond their static knowledge. However, existing agents typically call tools step by step at a time without a global view of task structure. As tools depend on each other, this leads to error accumulation and limited scalability, particularly when scaling to thousands of tools. To address these limitations, we propose NaviAgent, a novel bilevel architecture that decouples task planning from tool execution through graph-based modeling of the tool ecosystem. At the task-planning level, the LLM-based agent decides whether to respond directly, clarify user intent, invoke a toolchain, or execute tool outputs, ensuring broad coverage of interaction scenarios independent of inter-tool complexity. At the execution level, a continuously evolving Tool World Navigation Model (TWNM) encodes structural and behavioral relations among tools, guiding the agent to generate scalable and robust invocation sequences. By incorporating feedback from real tool interactions, NaviAgent supports closed-loop optimization of planning and execution, moving beyond tool calling toward adaptive navigation of large-scale tool ecosystems. Experiments show that NaviAgent achieves the best task success rates across models and tasks, and integrating TWMN further boosts performance by up to 17 points on complex tasks, underscoring its key role in toolchain orchestration.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、外部ツールを呼び出すことによって関数呼び出しエージェントとして機能する機能を示し、静的な知識を超えたタスクを解決した。 しかし、既存のエージェントは通常、タスク構造をグローバルに見ることなく、ステップバイステップでツールを呼び出す。 ツールは互いに依存しているため、特に数千のツールにスケールアップする場合、エラーの蓄積とスケーラビリティの制限につながる。 これらの制限に対処するために,ツールエコシステムのグラフベースのモデリングを通じてタスク計画とツール実行を分離する,新しいバイレベルアーキテクチャであるNaviAgentを提案する。 タスク計画レベルでは、LDMベースのエージェントは、直接応答するか、ユーザ意図を明確にするか、ツールチェーンを呼び出すか、ツール出力を実行するかを決定し、ツール間複雑性とは無関係に、インタラクションシナリオの広範なカバレッジを保証する。 実行レベルにおいて、継続的に進化するツールワールドナビゲーションモデル(TWNM)は、ツール間の構造的および行動的関係を符号化し、エージェントにスケーラブルで堅牢な呼び出しシーケンスを生成するように誘導する。 実際のツールインタラクションからのフィードバックを取り入れることで、NaviAgentは計画と実行のクローズドループ最適化をサポートし、ツール呼び出しを越えて、大規模ツールエコシステムの適応ナビゲーションへと移行する。 実験によると、NaviAgentはモデルとタスク間で最高のタスク成功率を達成し、TWMNを統合することで、複雑なタスクにおいて最大17ポイントのパフォーマンスが向上し、ツールチェーンオーケストレーションにおいて重要な役割を担っている。

関連論文リスト

• Learning to Rewrite Tool Descriptions for Reliable LLM-Agent Tool Use [21.666294374943178]
  トレースリッチな設定からトレースフリーなデプロイメントへ監督を移行するカリキュラム学習フレームワークを提案する。 実験では、予期せぬツール、強力なクロスドメインの一般化、そして、候補ツールの数が100を超えるほど堅牢性に一貫した向上が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-23T23:50:24Z)
• ToolSelf: Unifying Task Execution and Self-Reconfiguration via Tool-Driven Intrinsic Adaptation [60.25542764389203]
  LLM(Large Language Models)を利用したエージェントシステムは、複雑で長期のタスクに対処する上で、顕著な可能性を示している。 既存のアプローチでは、手動のオーケストレーションやランタイムベースのパッチを頼りにしており、一般化の貧弱さと最適化の断片化に悩まされることが多い。 ツール駆動の自己修正を可能にする新しいパラダイムであるToolSelfを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-08T09:27:18Z)
• AdaReasoner: Dynamic Tool Orchestration for Iterative Visual Reasoning [66.24374176797075]
  textbfAdaReasonerは、ツール固有の、あるいは明示的な教師付き行動ではなく、一般的な推論スキルとしてツールの使用を学ぶマルチモーダルモデルのファミリーである。 AdaReasonerは、(i)スケーラブルなデータキュレーションパイプラインによって、長期にわたる多段階のツールインタラクションにモデルを公開し、(ii)ツール-GRPO、(ii)ツールの選択とシークエンシングをエンドツーエンドの成功に基づいて優先順位付けする強化学習アルゴリズム、(iii)ツールの使用を動的に規制する適応学習メカニズムによって実現されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-26T16:04:43Z)
• AutoTool: Efficient Tool Selection for Large Language Model Agents [10.061664247482488]
  LLMの推論と意思決定能力を活用することで、複雑なタスクを自動化する強力なツールとして、LLM(Large Language Model)エージェントが登場した。 しかしながら、大きなボトルネックは、ツール選択の推論コストの高さにある。特に、各ステップで使用するツールを決定するために、繰り返しLLMを呼び出すReActのようなアプローチでは。 ツール使用慣性(Tool use inertia)という重要な経験的観測を生かして、繰り返しLLM推論をバイパスするグラフベースの新しいフレームワークであるAutoToolを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-18T16:41:48Z)
• ToolScope: An Agentic Framework for Vision-Guided and Long-Horizon Tool Use [64.20714385692634]
  ToolScopeは、グローバルな計画とローカルなマルチモーダル認識を統合するために設計されたエージェントフレームワークである。 我々は、VQA 2.0、ScienceQA、MAT-Search、MathVistaを含む4つのVQAベンチマークでToolScopeを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-31T10:51:27Z)
• DeepAgent: A General Reasoning Agent with Scalable Toolsets [111.6384541877723]
  DeepAgentは、自律的な思考、ツール発見、アクション実行を実行するエンドツーエンドのディープ推論エージェントである。 長期にわたる相互作用の課題に対処するために,過去の相互作用を構造化エピソード,動作,ツール記憶に圧縮する自律的メモリ折り畳み機構を導入する。 LLMシミュレートされたAPIを活用し、ツール呼び出しトークンにきめ細かいクレジットを割り当てるツールコールアドバンテージ属性を適用した、エンドツーエンドの強化学習戦略であるToolPOを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-24T16:24:01Z)
• ToolLibGen: Scalable Automatic Tool Creation and Aggregation for LLM Reasoning [80.10274552177096]
  外部ツールを備えたLarge Language Models (LLM) は、複雑な推論タスクにおけるパフォーマンスの向上を実証している。 このツールに強化された推論が広く採用されるのは、ドメイン固有のツールが不足しているためである。 構造化ツールライブラリに非構造化ツールのコレクションを自動的に組み込むための体系的なアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-09T04:11:16Z)
• AgentSwift: Efficient LLM Agent Design via Value-guided Hierarchical Search [58.98450205734779]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントは、多様なドメインにまたがる強力な機能を示している。 既存のエージェントサーチ手法には3つの大きな制限がある。 これらの課題に対処するための包括的なフレームワークを導入します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T12:07:23Z)
• Guided Search Strategies in Non-Serializable Environments with Applications to Software Engineering Agents [31.651748374218446]
  大規模言語モデル(LLM)は、最近、複雑な多段階タスクにおいて顕著な成果を上げている。 彼らはしばしば、複数のソリューションを試して一貫したパフォーマンスを維持するのに苦労する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-19T18:50:15Z)
• Iterative Tool Usage Exploration for Multimodal Agents via Step-wise Preference Tuning [69.32855772335624]
  コントローラ、例えば視覚言語モデルと外部ツールを統合するマルチモーダルエージェントは、複雑なマルチモーダルタスクに対処する際、顕著な能力を示した。 これらのエージェントを訓練するための既存のアプローチは、広範囲なヒューマン・アノテートされたタスク・アンサー・ペアとツール・トラジェクトリに依存している。 本研究では,事前に収集したデータのないマルチモーダルエージェント,すなわち SPORT の反復ツール利用探索手法を提案する。 Sportには、タスク合成、ステップサンプリング、ステップ検証、優先度調整の4つの反復的なコンポーネントがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-30T12:01:27Z)
• GeoBenchX: Benchmarking LLMs for Multistep Geospatial Tasks [0.0]
  Sonnet 3.5 と GPT-4o は最高性能を達成し、Claude モデルは解決可能なタスクに優れていた。 一般的な誤りには、幾何学的関係の誤解、時代遅れの知識への依存、非効率的なデータ操作などがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-23T16:20:14Z)
• PIVOT-R: Primitive-Driven Waypoint-Aware World Model for Robotic Manipulation [68.17081518640934]
  ロボット操作のためのPrIrmitive-driVen waypOinT-aware world model(PIVOT-R)を提案する。 PIVOT-RはWAWM(Waypoint-aware World Model)と軽量アクション予測モジュールで構成される。 私たちのPIVOT-RはSeaWaveベンチマークで最先端のオープンソースモデルより優れており、4段階の命令タスクで平均19.45%の相対的な改善を実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T11:30:18Z)
• MetaTool: Facilitating Large Language Models to Master Tools with Meta-task Augmentation [25.360660222418183]
  再利用可能なツールセットにまたがって一般化するために設計された,新しいツール学習手法であるMetaToolを紹介する。 メタタスクデータをタスク指向トレーニングに組み込むことで,オープンソースの大規模言語モデルの性能を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T10:15:41Z)
• APIGen: Automated Pipeline for Generating Verifiable and Diverse Function-Calling Datasets [99.8988504388011]
  APIGenは、関数呼び出しアプリケーションのための検証可能な高品質データセットを合成するために設計された、自動データ生成パイプラインである。 APIGenを活用して、21のカテゴリにわたる3,673の実行可能なAPIを収集し、多様な関数呼び出しデータセットを生成します。 機能呼び出しエージェントドメインの分野を推し進めるため、6万の高品質なエントリを含むデータセットをリリースする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T17:49:11Z)
• GraphReader: Building Graph-based Agent to Enhance Long-Context Abilities of Large Language Models [58.08177466768262]
  大規模言語モデル(LLM)では、複雑なロングコンテクストのタスクに対処するためには、ロングコンテクストの能力が不可欠である。 グラフをグラフに構造化し、エージェントを使ってグラフを自律的に探索することで、長いテキストを扱うように設計されたグラフベースのエージェントシステムであるGraphReaderを紹介する。 LV-Evalデータセットの実験結果によると、GraphReaderは4kコンテキストウィンドウを使用して、16kから256kまでのコンテキスト長で一貫してGPT-4-128kを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T17:57:51Z)
• Mobile-Agent-v2: Mobile Device Operation Assistant with Effective Navigation via Multi-Agent Collaboration [52.25473993987409]
  モバイルデバイス操作支援のためのマルチエージェントアーキテクチャであるMobile-Agent-v2を提案する。 アーキテクチャは、計画エージェント、決定エージェント、反射エージェントの3つのエージェントから構成される。 単一エージェントアーキテクチャと比較して,Mobile-Agent-v2ではタスク完了率が30%以上向上していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T05:50:00Z)
• ToolChain*: Efficient Action Space Navigation in Large Language Models with A* Search [36.142986105945894]
  大規模言語モデル(LLM)は強力な意思決定と計画能力を示している。 LLMエージェントのための効率的な木探索型計画アルゴリズムであるToolChain*を提案する。 アクション空間全体を決定ツリーとして定式化し、各ノードはソリューション計画に関わるAPI関数呼び出しを表現します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T02:24:35Z)
• Learning Graph-Enhanced Commander-Executor for Multi-Agent Navigation [28.71585436726336]
  マルチエージェント強化学習(MARL)では,この問題の解決に有望な結果が得られた。 目標条件付き階層型強化学習(HRL)は、この課題に取り組むための有望な方向性を提供する。 マルチエージェントナビゲーションタスクのためのグラフベースのゴール条件階層手法であるMAGE-Xを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T14:44:21Z)
• Constructing Stronger and Faster Baselines for Skeleton-based Action Recognition [19.905455701387194]
  骨格に基づく行動認識のための効率的なグラフ畳み込みネットワーク(GCN)のベースラインを提案する。 NTU RGB+D 60 と 120 の2つの大規模データセットでは、提案されたEfficientGCN-B4 ベースラインは、他の State-Of-The-Art (SOTA) メソッドよりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T07:09:11Z)
• Learning to Generate Content-Aware Dynamic Detectors [62.74209921174237]
  サンプル適応型モデルアーキテクチャを自動的に生成する効率的な検出器の設計を新たに導入する。 動的ルーティングの学習を導くために、オブジェクト検出に適したコースツーファインの成層図を紹介します。 MS-COCOデータセットの実験により、CADDetはバニラルーティングに比べて10%少ないFLOPで1.8以上のmAPを達成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-08T08:05:20Z)

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。