論文の概要: Mathematical Framing for Different Agent Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.04469v1
• Date: Thu, 04 Dec 2025 05:22:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-05 21:11:46.005641
• Title: Mathematical Framing for Different Agent Strategies
• Title（参考訳）: 異なるエージェント戦略のための数学的フラーミング
• Authors: Philip Stephens, Emmanuel Salawu,
• Abstract要約: 我々はReActのような高レベルのエージェント設計概念と厳密な数学的定式化のギャップを埋める。 当社のアプローチはエージェントプロセスを確率の連鎖として捉え、異なる戦略がこれらの確率を操作して望ましい結果を得る方法の詳細な分析を可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a unified mathematical and probabilistic framework for understanding and comparing diverse AI agent strategies. We bridge the gap between high-level agent design concepts, such as ReAct, multi-agent systems, and control flows, and a rigorous mathematical formulation. Our approach frames agentic processes as a chain of probabilities, enabling a detailed analysis of how different strategies manipulate these probabilities to achieve desired outcomes. Our framework provides a common language for discussing the trade-offs inherent in various agent architectures. One of our many key contributions is the introduction of the "Degrees of Freedom" concept, which intuitively differentiates the optimizable levers available for each approach, thereby guiding the selection of appropriate strategies for specific tasks. This work aims to enhance the clarity and precision in designing and evaluating AI agents, offering insights into maximizing the probability of successful actions within complex agentic systems.
• Abstract（参考訳）: 我々は、多様なAIエージェント戦略を理解し比較するための統一された数学的・確率的枠組みを導入する。 本稿では,ReAct,マルチエージェントシステム,制御フローなどの高レベルエージェント設計概念と厳密な数学的定式化とのギャップを埋める。 当社のアプローチはエージェントプロセスを確率の連鎖として捉え、異なる戦略がこれらの確率を操作して望ましい結果を得る方法の詳細な分析を可能にします。 私たちのフレームワークは、さまざまなエージェントアーキテクチャに固有のトレードオフを議論するための共通言語を提供します。 この概念は、各アプローチで利用可能な最適化可能なレバーを直感的に区別し、特定のタスクに適切な戦略の選択を導くものである。 この研究は、AIエージェントの設計と評価における明確さと精度を高めることを目的としており、複雑なエージェントシステム内で成功したアクションの確率を最大化するための洞察を提供する。

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