論文の概要: Learning to Wait: Synchronizing Agents with the Physical World
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16262v1
- Date: Thu, 18 Dec 2025 07:24:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-19 18:10:31.965395
- Title: Learning to Wait: Synchronizing Agents with the Physical World
- Title（参考訳）: 待つことを学ぶ:物理世界とシンクロナイズドエージェント
- Authors: Yifei She, Ping Zhang, He Liu, Yanmin Jia, Yang Jing, Zijun Liu, Peng Sun, Xiangbin Li, Xiaohe Hu,
- Abstract要約: 現実世界のエージェントタスクは、しばしば可変レイテンシを持つノンブロッキングアクションを伴い、アクション開始と完了の間に基本的なテキストTemporal Gapを生成する。
ラッパーのブロックや頻繁なポーリングといった既存の環境側のソリューションは、スケーラビリティを制限するか、冗長な観察でエージェントのコンテキストウィンドウを希薄にする。
我々は,大規模言語モデルに対して,テキスト認識タイムラインと物理世界との協調を積極的に行うためのtextbfAgent-sideアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.592968251465475
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Real-world agentic tasks, unlike synchronous Markov Decision Processes (MDPs), often involve non-blocking actions with variable latencies, creating a fundamental \textit{Temporal Gap} between action initiation and completion. Existing environment-side solutions, such as blocking wrappers or frequent polling, either limit scalability or dilute the agent's context window with redundant observations. In this work, we propose an \textbf{Agent-side Approach} that empowers Large Language Models (LLMs) to actively align their \textit{Cognitive Timeline} with the physical world. By extending the Code-as-Action paradigm to the temporal domain, agents utilize semantic priors and In-Context Learning (ICL) to predict precise waiting durations (\texttt{time.sleep(t)}), effectively synchronizing with asynchronous environment without exhaustive checking. Experiments in a simulated Kubernetes cluster demonstrate that agents can precisely calibrate their internal clocks to minimize both query overhead and execution latency, validating that temporal awareness is a learnable capability essential for autonomous evolution in open-ended environments.
- Abstract（参考訳）: 実世界のエージェントタスクは、同期マルコフ決定プロセス(MDP)とは異なり、しばしば可変遅延を持つノンブロッキングアクションを伴い、アクション開始と完了の間に基本的 \textit{Temporal Gap} を生成する。
ラッパーのブロックや頻繁なポーリングといった既存の環境側のソリューションは、スケーラビリティを制限するか、冗長な観察でエージェントのコンテキストウィンドウを希薄にする。
本稿では,Large Language Models (LLMs) を有効活用し,それらの \textit{Cognitive Timeline} を物理世界と積極的に連携させるための \textbf{Agent-side Approach を提案する。
Code-as-Actionパラダイムを時間領域に拡張することで、エージェントはセマンティック事前とインコンテキスト学習(ICL)を使用して正確な待ち時間(\texttt{time.sleep(t)})を予測する。
シミュレーションされたKubernetesクラスタの実験では、エージェントが内部クロックを正確に調整してクエリオーバヘッドと実行レイテンシを最小化し、時間的認識がオープンな環境における自律的な進化に不可欠な学習可能な能力であることを実証している。
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