論文の概要: Synthesizing Procedural Memory: Challenges and Architectures in Automated Workflow Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20278v1
- Date: Tue, 23 Dec 2025 11:33:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-24 19:17:49.851008
- Title: Synthesizing Procedural Memory: Challenges and Architectures in Automated Workflow Generation
- Title（参考訳）: 手続き記憶の合成 - ワークフローの自動生成における課題とアーキテクチャ
- Abstract要約: 本稿では、受動的ツールユーザからアクティブなワークフローアーキテクトへの移行を運用する。
エージェントは仮説、調査、コードの科学的方法論を強制することによって、堅牢で生産レベルのコードスキルを自律的に書けることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5599792629509229
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: While CodeMem establishes executable code as the optimal representation for agentic procedural memory, the mechanism for autonomously synthesizing this memory from a blank slate remains underexplored. This paper operationalizes the transition of Large Language Models from passive tool-users to active workflow architects. Through a high-fidelity case study of a cross-service orchestration task involving Outlook and OneDrive, we identify and address four structural bottlenecks in automated skill generation: the Discovery Gap involving navigation of large tool registries, the Verification Gap regarding grounding tool response structures, the Decomposition Gap which replaces inefficient search with Linear State Anchoring, and the Scaling Gap focused on concurrency and persistence. We demonstrate that by enforcing a scientific methodology of hypothesize, probe, and code, agents can autonomously write robust, production-grade code skills.
- Abstract（参考訳）: CodeMemは、エージェントプロシージャメモリの最適な表現として実行可能なコードを確立しているが、このメモリを空白のスレートから自律的に合成するメカニズムはいまだ解明されていない。
本稿では、受動的ツールユーザからアクティブなワークフローアーキテクトへの移行を運用する。
OutlookとOneDriveを含むクロスサービスオーケストレーションタスクの高忠実なケーススタディを通じて、自動スキル生成における4つの構造的ボトルネックを特定し、対処する: 大きなツールレジストリのナビゲーションを含むディスカバリギャップ、接地ツール応答構造に関する検証ギャップ、非効率的な検索を線形状態アンカリングで置き換える分解ギャップ、並行性と永続性に焦点を当てたスケーリングギャップ。
エージェントは仮説、探索、コードという科学的方法論を強制することによって、堅牢で生産レベルのコードスキルを自律的に書けることを実証する。
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