論文の概要: Anticipatory Planning for Multimodal AI Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16777v1
• Date: Tue, 17 Mar 2026 16:55:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-18 17:42:07.431673
• Title: Anticipatory Planning for Multimodal AI Agents
• Title（参考訳）: マルチモーダルAIエージェントの予測計画
• Authors: Yongyuan Liang, Shijie Zhou, Yu Gu, Hao Tan, Gang Wu, Franck Dernoncourt, Jihyung Kil, Ryan A. Rossi, Ruiyi Zhang,
• Abstract要約: 予測推論を明示的に訓練する2段階強化学習フレームワークであるTraceR1を紹介する。 TraceR1は、オンラインコンピュータ使用、オフラインコンピュータ使用ベンチマーク、マルチモーダルツール使用推論タスクを含む、7つのベンチマークで評価されている。 以上の結果から,予測軌道推論は,複雑な実環境において効果的に推論,計画,行動が可能なマルチモーダルエージェント構築の鍵となる原理であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.62643381558613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in multimodal agents have improved computer-use interaction and tool-usage, yet most existing systems remain reactive, optimizing actions in isolation without reasoning about future states or long-term goals. This limits planning coherence and prevents agents from reliably solving high-level, multi-step tasks. We introduce TraceR1, a two-stage reinforcement learning framework that explicitly trains anticipatory reasoning by forecasting short-horizon trajectories before execution. The first stage performs trajectory-level reinforcement learning with rewards that enforce global consistency across predicted action sequences. The second stage applies grounded reinforcement fine-tuning, using execution feedback from frozen tool agents to refine step-level accuracy and executability. TraceR1 is evaluated across seven benchmarks, covering online computer-use, offline computer-use benchmarks, and multimodal tool-use reasoning tasks, where it achieves substantial improvements in planning stability, execution robustness, and generalization over reactive and single-stage baselines. These results show that anticipatory trajectory reasoning is a key principle for building multimodal agents that can reason, plan, and act effectively in complex real-world environments.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルエージェントの最近の進歩は、コンピュータ利用の相互作用とツール利用を改善しているが、既存のシステムの多くは、将来の状態や長期的な目標を考慮せずに、独立してアクションを最適化し、反応性を維持している。 これにより、計画の一貫性が制限され、エージェントが高レベルのマルチステップタスクを確実に解決するのを防ぐ。 本稿では,2段階強化学習フレームワークであるTraceR1を紹介する。 第1段階は、予測されたアクションシーケンス全体にわたってグローバルな一貫性を強制する報酬を伴う軌道レベルの強化学習を行う。 第2段階では、凍結ツールエージェントによる実行フィードバックを使用して、ステップレベルの精度と実行性を改善する。 TraceR1は、オンラインコンピュータ使用、オフラインコンピュータ使用ベンチマーク、マルチモーダルツール使用推論タスクをカバーする7つのベンチマークで評価されている。 これらの結果から,予測軌道推論は複雑な実環境において効果的に推論,計画,行動が可能なマルチモーダルエージェント構築の鍵となる原理であることが示唆された。

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