論文の概要: A\textsuperscript{2}FM: An Adaptive Agent Foundation Model for Tool-Aware Hybrid Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12838v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 17:08:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.350046
• Title: A\textsuperscript{2}FM: An Adaptive Agent Foundation Model for Tool-Aware Hybrid Reasoning
• Title（参考訳）: A\textsuperscript{2}FM:ツール対応ハイブリッド推論のための適応エージェント基礎モデル
• Authors: Qianben Chen, Jingyi Cao, Jiayu Zhang, Tianrui Qin, Xiaowan Li, King Zhu, Dingfeng Shi, He Zhu, Minghao Liu, Xiaobo Liang, Ge Zhang, Jian Yang, Yuchen Eleanor Jiang, Wangchunshu Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,アダプティブ・エージェント・ファンデーション・モデル(Atextsuperscript2FM)を提案する。 Atextsuperscript2FMはBrowseCompで13.4%、AIME25で70.4%、HLEで16.7%を達成している。 特に、適応実行は正しい解答コストあたり0.00487ドルを、推論に対して45.2%、エージェントに対して33.5%のコストで通過させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.430932109297885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models split into two families: reasoning-centric LLMs, which strengthen internal chain-of-thought reasoning but cannot invoke external tools, and agentic LLMs, which learn to interact with environments and leverage tools but often lag in deep reasoning. This divide arises from fundamentally different training objectives, leading to mismatched strengths and inefficiency on simple queries, where both families tend to overthink or over-call tools. In this work, we present Adaptive Agent Foundation Model (A\textsuperscript{2}FM), a unified framework that follows a route-then-align principle: the model first learns task-aware routing and then aligns mode-specific trajectories under a shared backbone. To address the inefficiency gap, we introduce a third mode-instant-that handles simple queries directly, preventing unnecessary reasoning or tool calls while complementing the agentic and reasoning modes. To jointly enhance accuracy and efficiency, we propose Adaptive Policy Optimization (APO), which enforces adaptive sampling across modes and applies a cost-regularized reward. On the 32B scale, A\textsuperscript{2}FM achieves 13.4\% on BrowseComp, 70.4\% on AIME25, and 16.7\% on HLE, setting new SOTA among comparable models and performing competitively with frontier LLMs across agentic, reasoning, and general benchmarks. Notably, the adaptive execution achieves a cost of pass of only \$0.00487 per correct answer-cutting cost by 45.2\% relative to reasoning and 33.5\% relative to agentic, thus delivering substantially higher cost efficiency while maintaining comparable accuracy.
• Abstract（参考訳）: 推論中心のLLMは内部チェーンの推論を強化するが、外部ツールを起動できない、エージェントのLLMは環境と対話し、ツールを活用するが、深い推論に遅れることが多い。 この分離は、基本的に異なる訓練目標から生じ、単純なクエリに対して、両家族が過度に考えるか、過剰にコールする傾向がある、誤った強みと非効率をもたらす。 本稿では,アダプティブ・エージェント・ファンデーション・モデル(A\textsuperscript{2}FM)を提案する。このフレームワークは,まずタスク認識型ルーティングを学習し,次にモード固有のトラジェクトリを共有バックボーンの下で整列する。 不効率に対処するため,単純なクエリを直接処理し,エージェントと推論モードを補完しながら不要な推論やツールコールを防止できる第3のモードインスタントを導入する。 精度と効率を両立させるため,適応政策最適化 (APO) を提案する。 32Bスケールでは、A\textsuperscript{2}FMはBrowseCompで13.4\%、AIME25で70.4\%、HLEで16.7\%を達成する。 特に、適応実行は、推理に対して45.2\%、エージェントに対して33.5\%の正解カットコスト当たり0.00487米ドルのパスコストを達成し、同等の精度を維持しながらコスト効率を大幅に向上させる。

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