Fugu-MT 論文翻訳(概要): RocqSmith: Can Automatic Optimization Forge Better Proof Agents?

論文の概要: RocqSmith: Can Automatic Optimization Forge Better Proof Agents?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05762v1
Date: Thu, 05 Feb 2026 15:28:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-02-06 18:49:09.00155
Title: RocqSmith: Can Automatic Optimization Forge Better Proof Agents?
Title（参考訳）: RocqSmith: 自動最適化は証明エージェントを改善できるか?
Authors: Andrei Kozyrev, Nikita Khramov, Denis Lochmelis, Valerio Morelli, Gleb Solovev, Anton Podkopaev,
Abstract要約: 我々は,Rocqの証明生成エージェントを最適化するタスクに適用した場合に,異なる自動エージェントがどのように機能するかを評価する。以上の結果から,いくつかのブートストラップが測定可能な改善をもたらす一方で,単純な数発ブートストラップが最も有効であることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07696728525672149
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This work studies the applicability of automatic AI agent optimization methods to real-world agents in formal verification settings, focusing on automated theorem proving in Rocq as a representative and challenging domain. We evaluate how different automatic agent optimizers perform when applied to the task of optimizing a Rocq proof-generation agent, and assess whether parts of the fine-grained tuning of agentic systems, such as prompt design, contextual knowledge, and control strategies, can be automated. Our results show that while several optimizers yield measurable improvements, simple few-shot bootstrapping is the most consistently effective; however, none of the studied methods matches the performance of a carefully engineered state-of-the-art proof agent.
Abstract（参考訳）: 本研究は,Rocqを代表的かつ困難な領域として証明した自動定理に着目し,実世界のエージェントに対するAIエージェントの自動最適化手法の適用性について検討する。我々は,Rocqの証明生成エージェントを最適化するタスクに適用した場合に,異なる自動エージェントオプティマイザがどのように機能するかを評価し,プロンプト設計や文脈知識,制御戦略などのエージェントシステムの微粒化チューニングの一部が自動化可能であるかを評価する。以上の結果から,いくつかのオプティマイザが測定可能な改善を実現しているのに対し,単純な数発のブートストラップが最も有効であることが示唆された。

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