論文の概要: CoEx -- Co-evolving World-model and Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22281v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 23:13:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.899635
• Title: CoEx -- Co-evolving World-model and Exploration
• Title（参考訳）: CoEx -- 世界モデルと探索の共同開発
• Authors: Minsoo Kim, Seung-won Hwang,
• Abstract要約: 現代のLLMエージェントの計画は、LLMを内的世界モデルとして活用することに依存している。 既存のエージェント設計では、世界モデルの動的更新に新しい観測を効果的に同化することができない。 階層型エージェントアーキテクチャであるCoExを導入し、階層型状態抽象化によりLLM計画と動的に更新された世界のモデルとの共進化を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.960276990968822
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Planning in modern LLM agents relies on the utilization of LLM as an internal world model, acquired during pretraining. However, existing agent designs fail to effectively assimilate new observations into dynamic updates of the world model. This reliance on the LLM's static internal world model is progressively prone to misalignment with the underlying true state of the world, leading to the generation of divergent and erroneous plans. We introduce a hierarchical agent architecture, CoEx, in which hierarchical state abstraction allows LLM planning to co-evolve with a dynamically updated model of the world. CoEx plans and interacts with the world by using LLM reasoning to orchestrate dynamic plans consisting of subgoals, and its learning mechanism continuously incorporates these subgoal experiences into a persistent world model in the form of a neurosymbolic belief state, comprising textual inferences and code-based symbolic memory. We evaluate our agent across a diverse set of agent scenarios involving rich environments and complex tasks including ALFWorld, PDDL, and Jericho. Our experiments show that CoEx outperforms existing agent paradigms in planning and exploration.
• Abstract（参考訳）: 現代のLLMエージェントのプランニングは、事前訓練中に取得した内部世界モデルとしてのLLMの利用に依存している。 しかし、既存のエージェント設計では、世界モデルの動的更新に新しい観測を効果的に同化できない。 LLMの静的な内的世界モデルへの依存は、世界の根底にある真の状態と不整合しやすくなり、異なる計画と誤った計画が生み出される。 階層型エージェントアーキテクチャであるCoExを導入し、階層型状態抽象化によりLLM計画と動的に更新された世界のモデルとの共進化を可能にする。 CoExは、LLM推論を用いて、サブゴールからなる動的プランを編成し、その学習メカニズムは、これらのサブゴール体験を、テキスト推論とコードベースのシンボリックメモリを含む、ニューロシンボリックな信念状態の形で永続的な世界モデルに継続的に組み込む。 我々は,ALFWorld,PDDL,Jerrichoなど,豊富な環境や複雑なタスクを含むエージェントシナリオの多様さをエージェントとして評価した。 実験の結果,CoExは計画と探索において,既存のエージェントパラダイムよりも優れていることがわかった。

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