論文の概要: AgentSwing: Adaptive Parallel Context Management Routing for Long-Horizon Web Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27490v1
- Date: Sun, 29 Mar 2026 02:59:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-31 23:18:44.983015
- Title: AgentSwing: Adaptive Parallel Context Management Routing for Long-Horizon Web Agents
- Title（参考訳）: AgentSwing: 長距離Webエージェントのための適応並列コンテキスト管理ルーティング
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、長距離情報探索のための自律エージェントへと進化する。
既存のコンテキスト管理手法は通常、軌道全体を通して単一の固定戦略にコミットする。
本稿では,探索効率と終端精度の2つの相補的な次元を通じて,長期的成功を特徴付ける確率的枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 115.18197165538943
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As large language models (LLMs) evolve into autonomous agents for long-horizon information-seeking, managing finite context capacity has become a critical bottleneck. Existing context management methods typically commit to a single fixed strategy throughout the entire trajectory. Such static designs may work well in some states, but they cannot adapt as the usefulness and reliability of the accumulated context evolve during long-horizon search. To formalize this challenge, we introduce a probabilistic framework that characterizes long-horizon success through two complementary dimensions: search efficiency and terminal precision. Building on this perspective, we propose AgentSwing, a state-aware adaptive parallel context management routing framework. At each trigger point, AgentSwing expands multiple context-managed branches in parallel and uses lookahead routing to select the most promising continuation. Experiments across diverse benchmarks and agent backbones show that AgentSwing consistently outperforms strong static context management methods, often matching or exceeding their performance with up to $3\times$ fewer interaction turns while also improving the ultimate performance ceiling of long-horizon web agents. Beyond the empirical gains, the proposed probabilistic framework provides a principled lens for analyzing and designing future context management strategies for long-horizon agents.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が長期にわたる情報探索のために自律エージェントへと進化するにつれ、有限コンテキストキャパシティの管理が重要なボトルネックとなっている。
既存のコンテキスト管理手法は通常、軌道全体を通して単一の固定戦略にコミットする。
このような静的な設計は、いくつかの状態ではうまく機能するが、長い水平探索中に蓄積されたコンテキストの有用性と信頼性が進化するので適応できない。
この課題を定式化するために,探索効率と終端精度の2つの相補的な次元を通じて,長期的成功を特徴付ける確率的枠組みを導入する。
この観点から、状態対応型並列コンテキスト管理ルーティングフレームワークであるAgentSwingを提案する。
各トリガポイントにおいて、AgensSwingは複数のコンテキスト管理ブランチを並列に拡張し、ルックアヘッドルーティングを使用して最も有望な継続を選択する。
さまざまなベンチマークとエージェントバックボーンにわたる実験によると、AgentSwingは強い静的コンテキスト管理メソッドを一貫して上回り、多くの場合、パフォーマンスを最大3ドル以上の時間でマッチングまたは超える。
実証的な利得の他に、提案された確率的フレームワークは、長期エージェントの将来のコンテキスト管理戦略を分析し設計するための原則化されたレンズを提供する。
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