論文の概要: Reasoning Graphs: Deterministic Agent Accuracy through Evidence-Centric Chain-of-Thought Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.07595v1
• Date: Wed, 08 Apr 2026 20:57:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.56265
• Title: Reasoning Graphs: Deterministic Agent Accuracy through Evidence-Centric Chain-of-Thought Feedback
• Title（参考訳）: 推論グラフ:Evidence-Centric Chain-of-Thought Feedbackによる決定論的エージェントの精度
• Authors: Matthew Penaroza,
• Abstract要約: 言語モデルエージェントは、クエリ毎にスクラッチから推論する。 エージェントが証拠と意図を検索するたびに、思考の連鎖は破棄され、次の類似のクエリは、事前の洞察なしに開始される。 エージェントが評価するエビデンスアイテムに関連付けられた構造化されたエッジとして、エージェントのエビデンス毎の思考連鎖を持続するグラフ構造である推論グラフを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language model agents reason from scratch on every query: each time an agent retrieves evidence and deliberates, the chain of thought is discarded and the next similar query starts with no prior insight. This produces lower accuracy and high variance, as the same type of query can succeed or fail unpredictably. We introduce reasoning graphs, a graph structure that persists an agent's per-evidence chain of thought as structured edges connected to the evidence items they evaluate. Unlike prior memory mechanisms that store distilled strategies as flat records indexed by query similarity or appended by recency, reasoning graphs enable evidence-centric feedback: given a new candidate set, the system traverses all incoming evaluation edges for each evidence item across all prior runs, surfacing how that specific item has been judged before. This backward traversal from evidence inward is a structurally different capability from query-similarity retrieval, because the feedback is tied to the specific evidence the agent is currently examining, not to the query. We further introduce retrieval graphs, a complementary structure that feeds a pipeline planner to tighten the candidate funnel over successive runs. Together, both graphs form a self-improving feedback loop: accuracy rises and variance collapses over successive runs, with every decision fully traceable through the graph. This improvement requires no retraining; the base model remains frozen and all gains come from context engineering via graph traversal. We formalize the graph structure, traversal algorithms, and feedback mechanisms, and describe a sequential cluster evaluation protocol for measuring accuracy convergence and variance collapse on multi-hop question answering benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルエージェントは、各クエリのスクラッチから推論する: エージェントがエビデンスと意図を検索するたびに、思考の連鎖は破棄され、次の同様のクエリは、事前の洞察なしに開始される。 これは、同じタイプのクエリが成功するか、予測不能に失敗する可能性があるため、より低い精度と高い分散を生み出す。 エージェントが評価するエビデンスアイテムに関連付けられた構造化されたエッジとして、エージェントのエビデンス毎の思考連鎖を永続化するグラフ構造である推論グラフを導入する。 クエリ類似性によってインデックス付けされたフラットレコードとして蒸留戦略を格納する以前のメモリメカニズムとは異なり、推論グラフはエビデンス中心のフィードバックを可能にする。 この証拠からの後方移動は、クエリ類似性検索とは構造的に異なる能力である。なぜなら、フィードバックは、クエリではなく、エージェントが現在調査している特定の証拠に結びついているからだ。 さらに,パイプラインプランナに補完構造である検索グラフを導入し,連続的な実行に対して候補ファンネルを厳格化させる。 それぞれのグラフは自己改善的なフィードバックループを形成し、全ての決定がグラフを通して完全にトレース可能となり、精度が上昇し、連続的な実行で分散が崩壊する。 ベースモデルは凍結状態のままであり、すべての利益はグラフトラバーサルによるコンテキストエンジニアリングから得られます。 本稿では, グラフ構造, トラバースアルゴリズム, フィードバック機構を定式化し, マルチホップ質問応答ベンチマークにおける精度収束と分散崩壊を測定するための逐次クラスタ評価プロトコルについて述べる。

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