論文の概要: Real-Time Reasoning Agents in Evolving Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04898v1
• Date: Fri, 07 Nov 2025 00:51:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.629233
• Title: Real-Time Reasoning Agents in Evolving Environments
• Title（参考訳）: 進化する環境におけるリアルタイム推論エージェント
• Authors: Yule Wen, Yixin Ye, Yanzhe Zhang, Diyi Yang, Hao Zhu,
• Abstract要約: 進化する環境におけるエージェントに対する新しい問題定式化としてリアルタイム推論を導入する。 我々の研究は、実用的なエージェントを開発するための重要なテストベッドとしてリアルタイム推論を確立している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.21796134114843
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agents in the real world must make not only logical but also timely judgments. This requires continuous awareness of the dynamic environment: hazards emerge, opportunities arise, and other agents act, while the agent's reasoning is still unfolding. Despite advances in language model reasoning, existing approaches fail to account for this dynamic nature. We introduce real-time reasoning as a new problem formulation for agents in evolving environments and build Real-Time Reasoning Gym to demonstrate it. We study two paradigms for deploying language models in agents: (1) reactive agents, which employ language models with bounded reasoning computation for rapid responses, and (2) planning agents, which allow extended reasoning computation for complex problems. Our experiments show that even state-of-the-art models struggle with making logical and timely judgments in either paradigm. To address this limitation, we propose AgileThinker, which simultaneously engages both reasoning paradigms. AgileThinker consistently outperforms agents engaging only one reasoning paradigm as the task difficulty and time pressure rise, effectively balancing reasoning depth and response latency. Our work establishes real-time reasoning as a critical testbed for developing practical agents and provides a foundation for research in temporally constrained AI systems, highlighting a path toward real-time capable agents.
• Abstract（参考訳）: 現実世界のエージェントは論理的なだけでなく、タイムリーな判断もしなければならない。 危険が出現し、機会が生まれ、他のエージェントが行動し、エージェントの推論がまだ展開されている。 言語モデル推論の進歩にもかかわらず、既存のアプローチはこの動的な性質を説明できない。 進化する環境におけるエージェントの新しい問題定式化としてリアルタイム推論を導入し、実時間推論ジャムを構築して実演する。 エージェントに言語モデルをデプロイするためのパラダイムとして,(1)素早い応答に有界推論計算を持つ言語モデルを利用するリアクティブエージェント,(2)複雑な問題に対する拡張推論計算を可能にする計画エージェントの2つについて検討する。 我々の実験は、最先端モデルでさえ、どちらのパラダイムでも論理的かつタイムリーな判断を下すことに苦労していることを示している。 この制限に対処するために、両方の推論パラダイムを同時に扱うAgileThinkerを提案する。 AgileThinkerは、タスクの難易度と時間のプレッシャーが上昇し、推論の深さとレスポンスの遅延が効果的にバランスしているため、エージェントが1つの推論パラダイムのみを実行するのを一貫して上回ります。 我々の研究は、実用的なエージェントを開発するための重要なテストベッドとしてリアルタイム推論を確立し、時間的に制約されたAIシステムの研究の基盤を提供し、リアルタイム能力のあるエージェントへの道のりを強調します。

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