論文の概要: AutoRefine: From Trajectories to Reusable Expertise for Continual LLM Agent Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22758v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 09:33:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 18:28:15.354342
• Title: AutoRefine: From Trajectories to Reusable Expertise for Continual LLM Agent Refinement
• Title（参考訳）: AutoRefine: LLMエージェントのリファインメントの軌道から再利用可能なエキスパートまで
• Abstract要約: 大規模な言語モデルエージェントは経験から知識を蓄積できず、個々のタスクを独立した課題として扱うことが多い。 最近の手法は、複雑なサブタスクの手続き論理をキャプチャできないフラットなテキスト知識としての経験を抽出する。 エージェント実行履歴からデュアルフォームエクスペリエンスパターンを抽出し,維持するフレームワークであるAutoRefineを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.035482612006565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language model agents often fail to accumulate knowledge from experience, treating each task as an independent challenge. Recent methods extract experience as flattened textual knowledge, which cannot capture procedural logic of complex subtasks. They also lack maintenance mechanisms, causing repository degradation as experience accumulates. We introduce AutoRefine, a framework that extracts and maintains dual-form Experience Patterns from agent execution histories. For procedural subtasks, we extract specialized subagents with independent reasoning and memory. For static knowledge, we extract skill patterns as guidelines or code snippets. A continuous maintenance mechanism scores, prunes, and merges patterns to prevent repository degradation. Evaluated on ALFWorld, ScienceWorld, and TravelPlanner, AutoRefine achieves 98.4%, 70.4%, and 27.1% respectively, with 20-73% step reductions. On TravelPlanner, automatic extraction exceeds manually designed systems (27.1% vs 12.1%), demonstrating its ability to capture procedural coordination.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルエージェントは経験から知識を蓄積できず、個々のタスクを独立した課題として扱うことが多い。 最近の手法は、複雑なサブタスクの手続き論理をキャプチャできないフラットなテキスト知識としての経験を抽出する。 また、メンテナンスメカニズムが欠如しており、経験が蓄積されるにつれてリポジトリの劣化を引き起こす。 エージェント実行履歴からデュアルフォームエクスペリエンスパターンを抽出し,維持するフレームワークであるAutoRefineを紹介する。 プロシージャサブタスクでは,個別の推論と記憶を持つ特別なサブエージェントを抽出する。 静的な知識を得るためには、ガイドラインやコードスニペットとしてスキルパターンを抽出する。 継続的メンテナンスメカニズムは、レポジトリの劣化を防ぐために、スコア、プルーネ、マージする。 ALFWorld、ScienceWorld、TravelPlannerで評価され、AutoRefineはそれぞれ98.4%、70.4%、27.1%を獲得し、20-73%のステップダウンを達成した。 トラベルプランナーでは、自動抽出は手作業で設計されたシステム(27.1%対12.1%)を超え、手続き的な調整を捉える能力を示している。

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