論文の概要: Toward Formalizing LLM-Based Agent Designs through Structural Context Modeling and Semantic Dynamics Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08276v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 05:15:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.073108
• Title: Toward Formalizing LLM-Based Agent Designs through Structural Context Modeling and Semantic Dynamics Analysis
• Title（参考訳）: 構造文脈モデリングと意味力学解析によるLLMエージェント設計の定式化に向けて
• Authors: Haoyu Jia, Kento Kawaharazuka, Kei Okada,
• Abstract要約: この断片化は、LLMエージェントの特性と比較を可能にする分析可能な自己整合形式モデルが存在しないことに起因すると我々は主張する。 このギャップに対処するために、文脈構造の観点からLLMエージェントを解析・比較するための形式モデルであるtexttt Structure Context Model を提案する。 モンキー・バナナ問題の動的変種に対する完全な枠組みの有効性を実証し,本手法を用いて開発したエージェントが成功率を最大32ポイント向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.919694566467053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current research on large language model (LLM) agents is fragmented: discussions of conceptual frameworks and methodological principles are frequently intertwined with low-level implementation details, causing both readers and authors to lose track amid a proliferation of superficially distinct concepts. We argue that this fragmentation largely stems from the absence of an analyzable, self-consistent formal model that enables implementation-independent characterization and comparison of LLM agents. To address this gap, we propose the \texttt{Structural Context Model}, a formal model for analyzing and comparing LLM agents from the perspective of context structure. Building upon this foundation, we introduce two complementary components that together span the full lifecycle of LLM agent research and development: (1) a declarative implementation framework; and (2) a sustainable agent engineering workflow, \texttt{Semantic Dynamics Analysis}. The proposed workflow provides principled insights into agent mechanisms and supports rapid, systematic design iteration. We demonstrate the effectiveness of the complete framework on dynamic variants of the monkey-banana problem, where agents engineered using our approach achieve up to a 32 percentage points improvement in success rate on the most challenging setting.
• Abstract（参考訳）: 概念的フレームワークと方法論的原則に関する議論は、しばしば低レベルの実装の詳細と絡み合っているため、読者と著者の両方が、表面的に異なる概念の拡散の中でトラックを失う。 この断片化は、LLMエージェントの実装に依存しない特徴付けと比較を可能にする、分析可能な自己整合形式モデルが欠如していることに起因している、と我々は主張する。 このギャップに対処するために、文脈構造の観点からLLMエージェントを解析・比較するための形式モデルである「texttt{Structural Context Model」を提案する。 本稿では, LLMエージェント研究と開発の全ライフサイクルにまたがる2つの補完的コンポーネントを紹介する。(1)宣言的実装フレームワーク, (2)持続的エージェントエンジニアリングワークフロー, \texttt{Semantic Dynamics Analysis}。 提案されたワークフローは、エージェントメカニズムに関する原則的な洞察を提供し、迅速で体系的な設計イテレーションをサポートする。 モンキー・バナナ問題の動的変種に対する完全なフレームワークの有効性を実証し,本手法を用いて設計したエージェントが,最も困難な環境で成功率を最大32パーセント向上することを示した。

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