論文の概要: Aligning Progress and Feasibility: A Neuro-Symbolic Dual Memory Framework for Long-Horizon LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02734v1
• Date: Fri, 03 Apr 2026 05:11:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.327155
• Title: Aligning Progress and Feasibility: A Neuro-Symbolic Dual Memory Framework for Long-Horizon LLM Agents
• Title（参考訳）: 長期LDMエージェントのための神経シンボリックデュアルメモリフレームワークの進歩と実現可能性
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、長期の意思決定タスクにおいて大きな可能性を証明している。 本稿では,論理可能性検証から意味的進行指導を明示的に分離するニューロシンボリックデュアルメモリフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.162094925591354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated strong potential in long-horizon decision-making tasks, such as embodied manipulation and web interaction. However, agents frequently struggle with endless trial-and-error loops or deviate from the main objective in complex environments. We attribute these failures to two fundamental errors: global Progress Drift and local Feasibility Violation. Existing methods typically attempt to address both issues simultaneously using a single paradigm. However, these two challenges are fundamentally distinct: the former relies on fuzzy semantic planning, while the latter demands strict logical constraints and state validation. The inherent limitations of such a single-paradigm approach pose a fundamental challenge for existing models in handling long-horizon tasks. Motivated by this insight, we propose a Neuro-Symbolic Dual Memory Framework that explicitly decouples semantic progress guidance from logical feasibility verification. Specifically, during the inference phase, the framework invokes both memory mechanisms synchronously: on one hand, a neural-network-based Progress Memory extracts semantic blueprints from successful trajectories to guide global task advancement; on the other hand, a symbolic-logic-based Feasibility Memory utilizes executable Python verification functions synthesized from failed transitions to perform strict logical validation. Experiments demonstrate that this method significantly outperforms existing competitive baselines on ALFWorld, WebShop, and TextCraft, while drastically reducing the invalid action rate and average trajectory length.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、エンボディ操作やWebインタラクションなど、長期の意思決定タスクにおいて大きな可能性を証明している。 しかし、エージェントはしばしば無限の試行錯誤ループに苦しむか、複雑な環境での主な目的から逸脱する。 これらの失敗は、グローバルプログレッシブ・ドリフトとローカル・フィージビリティ・ヴァイオレーションの2つの根本的なエラーに起因する。 既存のメソッドは通常、両方の問題に1つのパラダイムを使って同時に対処しようとする。 前者はファジィなセマンティックプランニングに依存し、後者は厳密な論理的制約と状態検証を要求する。 このような単一パラダイムアプローチの本質的な制限は、長い水平タスクを扱う上で、既存のモデルに根本的な課題をもたらす。 この知見に触発されて,論理的可能性検証から意味的進行指導を明示的に分離するニューロシンボリックデュアルメモリフレームワークを提案する。 特に、推論フェーズの間、このフレームワークは両方のメモリメカニズムを同期的に呼び出す。一方、ニューラルネットワークベースのプログレスメモリは、成功したトラジェクトリからセマンティックブループリントを抽出してグローバルタスクの進行を導く。 実験により,ALFWorld,WebShop,TextCraftの既存の競争ベースラインを著しく上回り,無効な動作速度と平均軌道長を大幅に削減した。

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