論文の概要: Adaptation of Agentic AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16301v1
• Date: Thu, 18 Dec 2025 08:38:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-19 18:10:31.984624
• Title: Adaptation of Agentic AI
• Title（参考訳）: エージェントAIの適応
• Authors: Pengcheng Jiang, Jiacheng Lin, Zhiyi Shi, Zifeng Wang, Luxi He, Yichen Wu, Ming Zhong, Peiyang Song, Qizheng Zhang, Heng Wang, Xueqiang Xu, Hanwen Xu, Pengrui Han, Dylan Zhang, Jiashuo Sun, Chaoqi Yang, Kun Qian, Tian Wang, Changran Hu, Manling Li, Quanzheng Li, Hao Peng, Sheng Wang, Jingbo Shang, Chao Zhang, Jiaxuan You, Liyuan Liu, Pan Lu, Yu Zhang, Heng Ji, Yejin Choi, Dawn Song, Jimeng Sun, Jiawei Han,
• Abstract要約: 我々は、急速に拡大する研究環境を、エージェント適応とツール適応の両方にまたがる体系的な枠組みに統一する。 エージェントAIにおける適応戦略の設計空間を明らかにする上で,本フレームワークが有効であることを示す。 次に、各カテゴリの代表的アプローチをレビューし、その強みと限界を分析し、主要なオープン課題と今後の機会を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 162.63072848575695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cutting-edge agentic AI systems are built on foundation models that can be adapted to plan, reason, and interact with external tools to perform increasingly complex and specialized tasks. As these systems grow in capability and scope, adaptation becomes a central mechanism for improving performance, reliability, and generalization. In this paper, we unify the rapidly expanding research landscape into a systematic framework that spans both agent adaptations and tool adaptations. We further decompose these into tool-execution-signaled and agent-output-signaled forms of agent adaptation, as well as agent-agnostic and agent-supervised forms of tool adaptation. We demonstrate that this framework helps clarify the design space of adaptation strategies in agentic AI, makes their trade-offs explicit, and provides practical guidance for selecting or switching among strategies during system design. We then review the representative approaches in each category, analyze their strengths and limitations, and highlight key open challenges and future opportunities. Overall, this paper aims to offer a conceptual foundation and practical roadmap for researchers and practitioners seeking to build more capable, efficient, and reliable agentic AI systems.
• Abstract（参考訳）: 最先端のエージェントAIシステムは、より複雑で特殊なタスクを実行するために、計画、理性、および外部ツールとの相互作用に適応可能な基礎モデルに基づいて構築されている。 これらのシステムが能力と範囲を拡大するにつれて、適応は性能、信頼性、一般化を改善するための中心的なメカニズムとなる。 本稿では,急速に拡大する研究環境を,エージェント適応とツール適応の両方にまたがる体系的な枠組みに統一する。 さらに、これらをエージェント適応のツール実行署名型およびエージェント出力署名型のエージェント適応型、およびエージェント依存型およびエージェント管理型ツール適応型に分解する。 このフレームワークはエージェントAIにおける適応戦略の設計空間を明確にし、トレードオフを明確にし、システム設計中に戦略を選択したり切り替えたりするための実践的なガイダンスを提供する。 次に、各カテゴリの代表的アプローチをレビューし、その強みと限界を分析し、主要なオープン課題と今後の機会を強調します。 本稿では,より有能で効率的で信頼性の高いエージェントAIシステムの構築を目指す研究者や実践者に,概念的基盤と実践的ロードマップを提供することを目的とする。

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