論文の概要: AgentFactory: A Self-Evolving Framework Through Executable Subagent Accumulation and Reuse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18000v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 17:58:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-19 18:32:57.874195
• Title: AgentFactory: A Self-Evolving Framework Through Executable Subagent Accumulation and Reuse
• Title（参考訳）: AgentFactory: 実行可能なサブエージェントの蓄積と再利用による自己進化フレームワーク
• Authors: Zhang Zhang, Shuqi Lu, Hongjin Qian, Di He, Zheng Liu,
• Abstract要約: LLMに基づくエージェントの自己進化に関する最近の研究は、主にテキストのプロンプトやリフレクションとして成功した経験を記録している。 本稿では,タスクソリューションを実行可能なサブエージェントコードとして保存する,新たな自己進化パラダイムであるAgentFactoryを提案する。 保存されたサブエージェントは、標準化されたドキュメントを備えた純粋なPythonコードであり、任意のPython対応システム間で移植性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.413401094877122
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building LLM-based agents has become increasingly important. Recent works on LLM-based agent self-evolution primarily record successful experiences as textual prompts or reflections, which cannot reliably guarantee efficient task re-execution in complex scenarios. We propose AgentFactory, a new self-evolution paradigm that preserves successful task solutions as executable subagent code rather than textual experience. Crucially, these subagents are continuously refined based on execution feedback, becoming increasingly robust and efficient as more tasks are encountered. Saved subagents are pure Python code with standardized documentation, enabling portability across any Python-capable system. We demonstrate that AgentFactory enables continuous capability accumulation: its library of executable subagents grows and improves over time, progressively reducing the effort required for similar tasks without manual intervention. Our implementation is open-sourced at https://github.com/zzatpku/AgentFactory, and our demonstration video is available at https://youtu.be/iKSsuAXJHW0.
• Abstract（参考訳）: LLMベースのエージェントの構築はますます重要になっている。 LLMに基づくエージェントの自己進化に関する最近の研究は、主に、複雑なシナリオにおける効率的なタスク再実行を確実に保証できない、テキストのプロンプトやリフレクションとして成功した経験を記録している。 本稿では,タスクソリューションをテキスト体験ではなく実行可能なサブエージェントコードとして保存する,新たな自己進化パラダイムであるAgentFactoryを提案する。 重要なことに、これらのサブエージェントは実行フィードバックに基づいて継続的に洗練され、より多くのタスクに遭遇するにつれて、ますます堅牢で効率的なものになっている。 保存されたサブエージェントは、標準化されたドキュメントを備えた純粋なPythonコードであり、任意のPython対応システム間で移植性を実現する。 実行可能なサブエージェントのライブラリは成長し、時間とともに改善され、手動で介入することなく、同様のタスクに要する労力を徐々に削減します。 私たちの実装はhttps://github.com/zzatpku/AgentFactoryでオープンソース化されています。

関連論文リスト

• AgentArk: Distilling Multi-Agent Intelligence into a Single LLM Agent [57.10083973844841]
  AgentArkは、マルチエージェントダイナミクスを単一のモデルの重みに蒸留する新しいフレームワークである。 各種モデル,タスク,スケーリング,シナリオの3つの階層的蒸留戦略について検討する。 シミュレーションからトレーニングへ計算の負担をシフトさせることで、蒸留されたモデルは、複数のエージェントの強い推論と自己補正性能を示しながら、一つのエージェントの効率を保ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-03T19:18:28Z)
• CodeMem: Architecting Reproducible Agents via Dynamic MCP and Procedural Memory [0.5599792629509229]
  現在のツールを使用するAIエージェントは、アクションスペースの制限、コンテキストの非効率性、確率的不安定性に悩まされている。 本稿では,再利用可能なエージェントを決定論的信頼性で構築・実行するために,コードを介して手続き型メモリを実装するアーキテクチャであるCodeMemを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-17T11:28:25Z)
• PC-Agent: A Hierarchical Multi-Agent Collaboration Framework for Complex Task Automation on PC [98.82146219495792]
  本稿では,PC-Agentという階層型エージェントフレームワークを提案する。 認識の観点からは,現在のMLLMのスクリーンショットコンテンツに対する認識能力の不十分さを克服するために,アクティブ知覚モジュール(APM)を考案する。 意思決定の観点から、複雑なユーザ命令や相互依存サブタスクをより効果的に扱うために、階層的なマルチエージェント協調アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T05:41:55Z)
• Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents [76.95566120678787]
  この研究は、Pythonコードを使用して、Large Language Model(LLM)エージェントのアクションを統一されたアクション空間(CodeAct)に統合することを提案する。 Pythonインタプリタと統合されたCodeActは、コードアクションを実行し、事前アクションを動的に修正したり、マルチターンインタラクションを通じて新しい観察に新しいアクションを発行することができる。 CodeActのパフォーマンス向上は、解釈可能なコードを実行し、自然言語を使ってユーザとコラボレーションすることで、環境と対話するオープンソースのLLMエージェントを構築する動機となります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T21:38:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。