論文の概要: Select-then-Solve: Paradigm Routing as Inference-Time Optimization for LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06753v1
• Date: Wed, 08 Apr 2026 07:20:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-09 17:30:51.389608
• Title: Select-then-Solve: Paradigm Routing as Inference-Time Optimization for LLM Agents
• Title（参考訳）: LLMエージェントの推論時間最適化としてのSelect-then-Solve:Paradigm Routing
• Authors: Heng Zhou, Zelin Tan, Zhemeng Zhang, Yutao Fan, Yibing Lin, Li Kang, Xiufeng Song, Rui Li, Songtao Huang, Ao Yu, Yuchen Fan, Yanxu Chen, Kaixin Xu, Xiaohong Liu, Yiran Qin, Philip Torr, Chen Zhang, Zhenfei Yin,
• Abstract要約: Direct、CoT、ReAct、Plan-Execute、Re Reflection、ReCodeの6つの推論時パラダイムを比較します。 推論構造は、いくつかのタスクで劇的に役立つが、他のタスクに悪影響を及ぼす。 提案手法は,各タスクに応答する前に,軽量な埋め込み型ルータが最適なパラダイムを選択することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.71556008019808
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When an LLM-based agent improves on a task, is the gain from the model itself or from the reasoning paradigm wrapped around it? We study this question by comparing six inference-time paradigms, namely Direct, CoT, ReAct, Plan-Execute, Reflection, and ReCode, across four frontier LLMs and ten benchmarks, yielding roughly 18,000 runs. We find that reasoning structure helps dramatically on some tasks but hurts on others: ReAct improves over Direct by 44pp on GAIA, while CoT degrades performance by 15pp on HumanEval. No single paradigm dominates, and oracle per-task selection beats the best fixed paradigm by 17.1pp on average. Motivated by this complementarity, we propose a select-then-solve approach: before answering each task, a lightweight embedding-based router selects the most suitable paradigm. Across four models, the router improves average accuracy from 47.6% to 53.1%, outperforming the best fixed paradigm at 50.3% by 2.8pp and recovering up to 37% of the oracle gap. In contrast, zero-shot self-routing only works for GPT-5 at 67.1% and fails for weaker models, all trailing the learned router. Our results argue that reasoning paradigm selection should be a per-task decision made by a learned router, not a fixed architectural choice.
• Abstract（参考訳）: LLMベースのエージェントがタスクを改善するとき、モデル自体やそれの周りにラップされた推論パラダイムから得られる利益があるのだろうか? 我々は,4つのフロンティアLCMと10のベンチマークで,Direct,CoT,ReAct,Plan-Execute,Re Reflection,ReCodeの6つの推論時間パラダイムを比較し,約18,000ランを達成している。 ReActはGAIAでは44ppで、CoTはHumanEvalでは15ppで性能が低下します。 一つのパラダイムが支配的であり、タスク毎の選択のオラクルは平均17.1ppで最高の固定パラダイムを上回っている。 この相補性により、各タスクに応答する前に、軽量な埋め込み型ルータが最適なパラダイムを選択する。 4つのモデルにおいて、ルータの平均精度は47.6%から53.1%に向上し、最良の固定パラダイムを50.3%倍の2.8ppで上回り、オラクルギャップの37%まで回復する。 対照的に、ゼロショットのセルフルーチンはGPT-5で67.1%しか動作せず、より弱いモデルでは失敗し、すべて学習したルータに追随する。 我々の研究結果は、推論パラダイムの選択は学習ルータが行うタスクごとの判断であって、固定的なアーキテクチャ選択ではない、と論じている。

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