論文の概要: Agent KB: Leveraging Cross-Domain Experience for Agentic Problem Solving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06229v4
- Date: Mon, 21 Jul 2025 18:52:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-23 13:10:14.688865
- Title: Agent KB: Leveraging Cross-Domain Experience for Agentic Problem Solving
- Title（参考訳）: Agent KB:エージェント問題解決のためのクロスドメインエクスペリエンスを活用する
- Authors: Xiangru Tang, Tianrui Qin, Tianhao Peng, Ziyang Zhou, Daniel Shao, Tingting Du, Xinming Wei, Peng Xia, Fang Wu, He Zhu, Ge Zhang, Jiaheng Liu, Xingyao Wang, Sirui Hong, Chenglin Wu, Hao Cheng, Chi Wang, Wangchunshu Zhou,
- Abstract要約: Agent KBはハイレベルな問題解決戦略と詳細な実行レッスンの両方をキャプチャする。
学生エージェントは戦略指導のためにワークフローレベルパターンを検索し、教師エージェントは改善のための実行レベルパターンを識別する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.51373344437501
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Current AI agents cannot effectively learn from each other's problem-solving experiences or use past successes to guide self-reflection and error correction in new tasks. We introduce Agent KB, a shared knowledge base that captures both high-level problem-solving strategies and detailed execution lessons, enabling knowledge transfer across agent frameworks. Agent KB implements a novel teacher-student dual-phase retrieval mechanism where student agents retrieve workflow-level patterns for strategic guidance while teacher agents identify execution-level patterns for refinement. This hierarchical approach enables agents to break out of limited reasoning pathways by incorporating diverse strategies from external sources. Evaluations on the GAIA benchmark demonstrate substantial performance gains, with Agent KB improving success rates by up to 6.06 percentage points overall under pass@1. For SWE-bench code repair tasks, our system significantly improved resolution rates, with o3-mini achieving an 8.67 percentage point gain (23 percent to 31.67 percent) in pass@1. Our ablation studies demonstrate that the refinement module proves most critical, with its removal causing a 3.85% drop on challenging Level 3 tasks, highlighting that effective knowledge transfer necessitates both strategic guidance and execution-level refinement.
- Abstract（参考訳）: 現在のAIエージェントは、お互いの問題解決経験から効果的に学ぶことができず、過去の成功を使って、新しいタスクにおける自己回帰とエラー修正を導くことはできない。
我々は,高レベルの問題解決戦略と詳細な実行レッスンの両方をキャプチャし,エージェントフレームワーク間の知識伝達を可能にする共有知識ベースであるAgent KBを紹介する。
エージェントKBは、学生エージェントが戦略指導のためにワークフローレベルパターンを検索し、教師エージェントが洗練のための実行レベルパターンを識別する、新しい教師学生2段階検索機構を実装している。
この階層的なアプローチにより、エージェントは外部からの多様な戦略を取り入れることで、限られた推論経路から抜け出すことができる。
GAIAベンチマークの評価では、Agent KBは、pass@1.6%で、成功率を最大6.06ポイント改善した。
SWE-benchコード修復タスクでは,o3-miniが8.67ポイント(23パーセントから31.67パーセント)のパス@1。
我々のアブレーション研究では、改良モジュールが最も重要であり、その除去によってレベル3の課題が3.85%減少し、効果的な知識伝達が戦略的ガイダンスと実行レベルの改善の両方を必要とすることが示されている。
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