論文の概要: Utility-Guided Agent Orchestration for Efficient LLM Tool Use

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19896v1
• Date: Fri, 20 Mar 2026 12:29:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 19:48:39.130686
• Title: Utility-Guided Agent Orchestration for Efficient LLM Tool Use
• Title（参考訳）: 効率的なLCM工具使用のための実用誘導型エージェントオーケストレーション
• Authors: Boyan Liu, Gongming Zhao, Hongli Xu,
• Abstract要約: エージェントオーケストレーションを明示的な決定問題として研究する。 本稿では、応答、検索、ツール呼び出し、検証、停止などのアクションの中から選択するユーティリティ誘導オーケストレーションポリシーを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.97962970486756
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tool-using large language model (LLM) agents often face a fundamental tension between answer quality and execution cost. Fixed workflows are stable but inflexible, while free-form multi-step reasoning methods such as ReAct may improve task performance at the expense of excessive tool calls, longer trajectories, higher token consumption, and increased latency. In this paper, we study agent orchestration as an explicit decision problem rather than leaving it entirely to prompt-level behavior. We propose a utility-guided orchestration policy that selects among actions such as respond, retrieve, tool call, verify, and stop by balancing estimated gain, step cost, uncertainty, and redundancy. Our goal is not to claim universally best task performance, but to provide a controllable and analyzable policy framework for studying quality-cost trade-offs in tool-using LLM agents. Experiments across direct answering, threshold control, fixed workflows, ReAct, and several policy variants show that explicit orchestration signals substantially affect agent behavior. Additional analyses on cost definitions, workflow fairness, and redundancy control further demonstrate that lightweight utility design can provide a defensible and practical mechanism for agent control.
• Abstract（参考訳）: ツールを使用する大規模言語モデル(LLM)エージェントは、答えの品質と実行コストの根本的な緊張に直面することが多い。 固定ワークフローは安定しているが、ReActのような自由形式のマルチステップ推論手法は、過剰なツール呼び出し、長いトラジェクトリ、トークン消費の増加、遅延の増加を犠牲にしてタスクパフォーマンスを向上させる。 本稿では,エージェントオーケストレーションを,プロンプトレベルの動作に完全に依存するのではなく,明示的な決定問題として検討する。 本稿では,評価ゲイン,ステップコスト,不確実性,冗長性のバランスをとることで,応答,検索,ツールコール,検証,停止などのアクションを選択するユーティリティ誘導型オーケストレーションポリシーを提案する。 我々のゴールは、普遍的に最高のタスクパフォーマンスを主張するのではなく、ツール使用のLLMエージェントの品質コストトレードオフを研究するための制御可能な、分析可能なポリシーフレームワークを提供することです。 直接応答、しきい値制御、固定ワークフロー、ReAct、およびいくつかのポリシー変種にわたる実験は、明示的なオーケストレーション信号がエージェントの振る舞いに大きく影響していることを示している。 コスト定義、ワークフローの公正性、冗長性制御に関するさらなる分析により、軽量なユーティリティ設計がエージェント制御の防御的で実用的なメカニズムを提供することを示した。

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