論文の概要: TRACE: Capability-Targeted Agentic Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05336v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 02:22:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.575349
• Title: TRACE: Capability-Targeted Agentic Training
• Title（参考訳）: TRACE: 能力目標エージェントトレーニング
• Authors: Hangoo Kang, Tarun Suresh, Jon Saad-Falcon, Azalia Mirhoseini,
• Abstract要約: 環境特異的なエージェント自己改善のためのエンドツーエンドシステムであるTRACEを紹介する。 TRACEは、機能不足を特定するために、成功と失敗の軌跡を対比している。 目標とするトレーニング環境を合成し、その能力が行使されたかどうかを報奨する。 各合成環境において、LoRAアダプタをRL経由でトレーニングし、推論時に関連するアダプタにルーティングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.088296897059157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) deployed in agentic environments must exercise multiple capabilities across different task instances, where a capability is performing one or more actions in a trajectory that are necessary for successfully solving a subset of tasks in the environment. Many existing approaches either rely on synthetic training data that is not targeted to the model's actual capability deficits in the target environment or train directly on the target environment, where the model needs to implicitly learn the capabilities across tasks. We introduce TRACE (Turning Recurrent Agent failures into Capability-targeted training Environments), an end-to-end system for environment-specific agent self-improvement. TRACE contrasts successful and failed trajectories to automatically identify lacking capabilities, synthesizes a targeted training environment for each that rewards whether the capability was exercised, and trains a LoRA adapter via RL on each synthetic environment, routing to the relevant adapter at inference. Empirically, TRACE generalizes across different environments, improving over the base agent by +14.1 points on $τ^2$-bench (customer service) and +7 perfect scores on ToolSandbox (tool use), outperforming the strongest baseline by +7.4 points and +4 perfect scores, respectively. Given the same number of rollouts, TRACE scales more efficiently than baselines, outperforming GRPO and GEPA by +9.2 and +7.4 points on $τ^2$-bench.
• Abstract（参考訳）: エージェント環境にデプロイされる大規模言語モデル(LLM)は、複数のタスクインスタンスにまたがって複数の機能を実行する必要がある。 既存の多くのアプローチは、ターゲット環境における実際の能力不足を対象としていない合成トレーニングデータに依存するか、ターゲット環境に直接トレーニングする。 TRACE(Turning Recurrent Agent failures in Capability-targeted Training Environments)は,環境特異的なエージェント自己改善のためのエンドツーエンドシステムである。 TRACEは、機能不足を自動的に識別するために成功し失敗した軌跡を対比し、その能力が行使されたかどうかを報奨する目標のトレーニング環境を合成し、各合成環境上でRLを介してLoRAアダプタを訓練し、推論時に関連するアダプタにルーティングする。 実証的に、TRACEは様々な環境にまたがって一般化し、$τ^2$-benchの+14.1ポイント、ToolSandboxの+7パーフェクトスコアが+7.4ポイント、+4パーフェクトスコアが+4パーフェクトスコアが+7.4ポイントである。 同じ数のロールアウトが与えられると、TRACEはベースラインよりも効率的にスケールし、GRPOとGEPAを$τ^2$-benchで+9.2と+7.4で上回る。

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