論文の概要: Crucible: Quantifying the Potential of Control Algorithms through LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18491v1
• Date: Tue, 21 Oct 2025 10:25:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:13.426932
• Title: Crucible: Quantifying the Potential of Control Algorithms through LLM Agents
• Title（参考訳）: Crucible: LLMエージェントによる制御アルゴリズムの可能性の定量化
• Authors: Lianchen Jia, Chaoyang Li, Qian Houde, Tianchi Huang, Jiangchuan Liu, Lifeng Sun,
• Abstract要約: アルゴリズムを変換し、それらのチューニングポテンシャルを定量的に評価するための定式化メトリックを定義するエージェントであるCrucibleを紹介する。 我々は、古典的な制御タスクから複雑なコンピュータシステムまで、幅広いケーススタディにおいてCrucibleの有効性を実証し、実世界の展開においてその結果を検証した。 Crucibleは、アルゴリズム分析と設計のための新しい次元を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.61707571850866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Control algorithms in production environments typically require domain experts to tune their parameters and logic for specific scenarios. However, existing research predominantly focuses on algorithmic performance under ideal or default configurations, overlooking the critical aspect of Tuning Potential. To bridge this gap, we introduce Crucible, an agent that employs an LLM-driven, multi-level expert simulation to turn algorithms and defines a formalized metric to quantitatively evaluate their Tuning Potential. We demonstrate Crucible's effectiveness across a wide spectrum of case studies, from classic control tasks to complex computer systems, and validate its findings in a real-world deployment. Our experimental results reveal that Crucible systematically quantifies the tunable space across different algorithms. Furthermore, Crucible provides a new dimension for algorithm analysis and design, which ultimately leads to performance improvements. Our code is available at https://github.com/thu-media/Crucible.
• Abstract（参考訳）: 実運用環境での制御アルゴリズムは、通常、特定のシナリオのためにパラメータやロジックを調整する必要がある。 しかし、既存の研究は主に、チューニングポテンシャルの重要な側面を見越して、理想的またはデフォルト構成下でのアルゴリズムのパフォーマンスに焦点を当てている。 このギャップを埋めるために、LLM駆動のマルチレベルエキスパートシミュレーションを用いてアルゴリズムを変換するエージェントであるCrucibleを導入し、そのチューニングポテンシャルを定量的に評価するための形式化されたメトリックを定義する。 我々は、古典的な制御タスクから複雑なコンピュータシステムまで、幅広いケーススタディにおいてCrucibleの有効性を実証し、実世界の展開においてその結果を検証した。 実験結果から、Crucibleは異なるアルゴリズムでチューナブル空間を体系的に定量化することがわかった。 さらに、Crucibleはアルゴリズム分析と設計のための新しいディメンションを提供し、最終的にパフォーマンスが向上する。 私たちのコードはhttps://github.com/thu-media/Crucible.comから入手可能です。

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