論文の概要: PALADIN: Self-Correcting Language Model Agents to Cure Tool-Failure Cases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25238v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 10:37:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.190784
• Title: PALADIN: Self-Correcting Language Model Agents to Cure Tool-Failure Cases
• Title（参考訳）: PALADIN:ツール障害患者に対する自己補正言語モデルエージェント
• Authors: Sri Vatsa Vuddanti, Aarav Shah, Satwik Kumar Chittiprolu, Tony Song, Sunishchal Dev, Kevin Zhu, Maheep Chaudhary,
• Abstract要約: PALADINは、系統的な障害注入によって構築された5万以上のリカバリアノテーション付き軌道を走行する。 トレーニングでは、LoRAベースの微調整を使用して、回復能力を注入しながらベース能力を維持する。 このアプローチは、トレーニング分布を超えた新しい失敗に一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3181214107210235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tool-augmented language agents frequently fail in real-world deployment due to tool malfunctions--timeouts, API exceptions, or inconsistent outputs--triggering cascading reasoning errors and task abandonment. Existing agent training pipelines optimize only for success trajectories, failing to expose models to the tool failures that dominate real-world usage. We propose \textbf{PALADIN}, a generalizable framework for equipping language agents with robust failure recovery capabilities. PALADIN trains on 50,000+ recovery-annotated trajectories constructed via systematic failure injection and expert demonstrations on an enhanced ToolBench dataset. Training uses LoRA-based fine-tuning to retain base capabilities while injecting recovery competence. At inference, PALADIN detects execution-time errors and retrieves the most similar case from a curated bank of 55+ failure exemplars aligned with ToolScan's taxonomy, then executes the corresponding recovery action. This approach generalizes to novel failures beyond the training distribution, retaining 95.2\% recovery performance on unseen tool APIs. Evaluation across PaladinEval and ToolReflectEval demonstrates consistent improvements in Recovery Rate (RR), Task Success Rate (TSR), Catastrophic Success Rate (CSR), and Efficiency Score (ES). PALADIN improves RR from 32.76% to 89.68% (+57% relative) over ToolBench and outperforms the strongest baseline CRITIC (76.34%) by +13.3%. Against vanilla agents, PALADIN achieves 89.86\% RR (+66% relative improvement from 23.75%). These results establish PALADIN as an effective method for building fault-tolerant agents capable of robust recovery in real-world tool environments.
• Abstract（参考訳）: ツール拡張された言語エージェントは、ツールの障害、タイムアウト、API例外、一貫性のないアウトプット、カスケード推論エラーとタスク放棄などによって、実世界のデプロイで頻繁に失敗する。 既存のエージェントトレーニングパイプラインは、成功軌道のみを最適化し、実際の使用を支配しているツール障害にモデルを公開できない。 本稿では,言語エージェントに堅牢な障害回復機能を持たせるための一般化可能なフレームワークである‘textbf{PALADIN} を提案する。 PALADINは、系統的な障害注入と、強化されたToolBenchデータセットに関する専門家によるデモンストレーションを通じて構築された、5万以上のリカバリアノテートされたトラジェクトリをトレーニングする。 トレーニングでは、LoRAベースの微調整を使用して、回復能力を注入しながらベース能力を維持する。 推論時に、PALADINは実行時のエラーを検出し、ToolScanの分類に合わせた55以上の失敗例のキュレートされたバンクから最も類似したケースを検索し、対応するリカバリアクションを実行する。 このアプローチは、トレーニングディストリビューション以外の新たな障害を一般化し、目に見えないツールAPI上で95.2\%のリカバリパフォーマンスを保持する。 PaladinEvalとToolReflectEvalによる評価では、回復率(RR)、タスク成功率(TSR)、破滅的成功率(CSR)、効率スコア(ES)が一貫して改善されている。 PALADINは、RRをToolBenchよりも32.76%から89.68%(+57%)改善し、CRITIC(76.34%)を+13.3%上回っている。 バニラ剤に対して、PALADINは89.86\%のRR(23.75%から66%の相対的な改善)を達成している。 これらの結果から, PALADINは, 現実のツール環境において堅牢な回復が可能な耐故障性エージェント構築の有効な方法として確立された。

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