論文の概要: AgentSM: Semantic Memory for Agentic Text-to-SQL
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15709v1
- Date: Thu, 22 Jan 2026 07:31:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.523589
- Title: AgentSM: Semantic Memory for Agentic Text-to-SQL
- Title（参考訳）: AgentSM: エージェントテキストからSQLへのセマンティックメモリ
- Authors: Asim Biswal, Chuan Lei, Xiao Qin, Aodong Li, Balakrishnan Narayanaswamy, Tim Kraska,
- Abstract要約: Agent Semantic Memory (AgentSM)は、解釈可能なセマンティックメモリを構築し、利用する。
AgentSMは、Spider 2.0ベンチマークにおいて、平均トークン使用量と軌道長をそれぞれ25%と35%削減する。
また、クモ2.0 Liteベンチマークで44.8%の最先端の精度に達することで、実行精度も向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.68006461152765
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in LLM-based Text-to-SQL have achieved remarkable gains on public benchmarks such as BIRD and Spider. Yet, these systems struggle to scale in realistic enterprise settings with large, complex schemas, diverse SQL dialects, and expensive multi-step reasoning. Emerging agentic approaches show potential for adaptive reasoning but often suffer from inefficiency and instability-repeating interactions with databases, producing inconsistent outputs, and occasionally failing to generate valid answers. To address these challenges, we introduce Agent Semantic Memory (AgentSM), an agentic framework for Text-to-SQL that builds and leverages interpretable semantic memory. Instead of relying on raw scratchpads or vector retrieval, AgentSM captures prior execution traces-or synthesizes curated ones-as structured programs that directly guide future reasoning. This design enables systematic reuse of reasoning paths, which allows agents to scale to larger schemas, more complex questions, and longer trajectories efficiently and reliably. Compared to state-of-the-art systems, AgentSM achieves higher efficiency by reducing average token usage and trajectory length by 25% and 35%, respectively, on the Spider 2.0 benchmark. It also improves execution accuracy, reaching a state-of-the-art accuracy of 44.8% on the Spider 2.0 Lite benchmark.
- Abstract（参考訳）: LLMベースのText-to-SQLの最近の進歩は、BIRDやSpiderといった公開ベンチマークで著しく向上している。
しかし、これらのシステムは、大規模で複雑なスキーマ、多様なSQL方言、高価な多段階推論など、現実的なエンタープライズ環境でのスケールに苦慮している。
創発的なエージェント的アプローチは適応推論の可能性を示しているが、しばしばデータベースとの非効率性と不安定な反復的な相互作用に悩まされ、一貫性のない出力を生成し、時には有効な答えを生成できない。
これらの課題に対処するために、テキストからSQLへのエージェントフレームワークであるエージェントセマンティックメモリ(AgentSM)を導入し、解釈可能なセマンティックメモリを構築し、活用する。
生のスクラッチパッドやベクトル検索に頼る代わりに、AgentSMは以前の実行トレースをキャプチャする。
この設計により、推論パスの体系的な再利用が可能になり、エージェントはより大きなスキーマ、より複雑な質問、より効率的かつ確実なトラジェクトリにスケールすることができる。
最先端システムと比較して、AgentSMは、Spider 2.0ベンチマークにおいて平均トークン使用量と軌道長をそれぞれ25%と35%削減することで、より高い効率を達成する。
また、クモ2.0 Liteベンチマークで44.8%の最先端の精度に達することで、実行精度も向上した。
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