論文の概要: Squeez: Task-Conditioned Tool-Output Pruning for Coding Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04979v1
• Date: Sat, 04 Apr 2026 18:52:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.377315
• Title: Squeez: Task-Conditioned Tool-Output Pruning for Coding Agents
• Title（参考訳）: Squeez: コーディングエージェントのためのタスク定義ツール出力処理
• Authors: Ádám Kovács,
• Abstract要約: 符号化エージェントは、次のステップで各観察のごく一部だけであっても、長いツール観察を繰り返し消費する。 タスク条件付きツールアウトプットプルーニングについて検討する: 集中クエリと1つのツールアウトプットが与えられたら、エージェントが次に検査すべき最小の動詞のエビデンスを返します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8714519393367773
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Coding agents repeatedly consume long tool observations even though only a small fraction of each observation matters for the next step. We study task-conditioned tool-output pruning: given a focused query and one tool output, return the smallest verbatim evidence block the agent should inspect next. We introduce a benchmark of 11,477 examples built from SWE-bench repository interactions and synthetic multi-ecosystem tool outputs, with a manually curated 618-example test set. We fine-tune Qwen 3.5 2B with LoRA and compare it against larger zero-shot models and heuristic pruning baselines. Our model reaches 0.86 recall and 0.80 F1 while removing 92% of input tokens, outperforming zero-shot Qwen 3.5 35B A3B by 11 recall points and all heuristic baselines by a wide margin.
• Abstract（参考訳）: 符号化エージェントは、次のステップで各観察のごく一部だけであっても、長いツール観察を繰り返し消費する。 タスク条件付きツールアウトプットプルーニング(タスク条件付きツールアウトプットプルーニング): 集中クエリと1つのツールアウトプットが与えられたら、エージェントが次に検査すべき最小の動詞のエビデンスを返す。 我々は、SWE-benchリポジトリの相互作用と合成マルチエコシステムツールの出力から構築した11,477のサンプルのベンチマークを手動でキュレートした618サンプルテストセットで紹介する。 我々は、Qwen 3.5 2BをLoRAと微調整し、より大きなゼロショットモデルとヒューリスティックプルーニングベースラインと比較する。 我々のモデルは0.86リコールと0.80F1に達し、入力トークンの92%を除去し、ゼロショットのQwen 3.535B A3Bを11リコールポイントで上回り、全てのヒューリスティックベースラインを広いマージンで上回ります。

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