論文の概要: CoCoDA: Co-evolving Compositional DAG for Tool-Augmented Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.08399v1
• Date: Fri, 08 May 2026 19:05:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:49.614439
• Title: CoCoDA: Co-evolving Compositional DAG for Tool-Augmented Agents
• Title（参考訳）: CoCoDA: ツール強化エージェントのためのコンポジションDAGの共進化
• Authors: Ziyang Yu, Qiyue Li, Liang Zhao,
• Abstract要約: CoCoDAは、単一のコードネイティブ構造を通じてプランナーとツールライブラリを共進化させるフレームワークである。 本稿では, 検索コストの削減, サブリニア検索時間, 形状報酬による構成上の優位性, DAGの整形性を示す理論的結果を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.412912958794122
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tool-augmented language models can extend small language models with external executable skills, but scaling the tool library creates a coupled challenge: the library must evolve with the planner as new reusable subroutines emerge, while retrieval from the growing library must remain within a fixed context budget. Existing tool-use and skill-library methods typically treat tools as flat or text-indexed memories, causing prompt cost to grow with library size and obscuring the typed, compositional structure of executable code. We propose CoCoDA, a framework that co-evolves the planner and tool library through a single code-native structure: a compositional code DAG. Nodes are primitive or composite tools, edges encode invocation dependencies, and each node stores a typed signature, description, pre/post-condition specification, and worked examples. At inference time, Typed DAG Retrieval prunes candidates by symbolic signature unification, ranks survivors by descriptions, filters them by behavioral specifications, and disambiguates with examples, keeping expensive context materialization on progressively smaller candidate sets. At training time, successful trajectories are folded into validated composite tools, while the planner is updated with a DAG-induced reward that credits composites by their primitive expansion size. We provide theoretical results showing retrieval cost reduction, sublinear retrieval time, compositional advantage under the shaped reward, monotone co-evolution under conservative updates, and DAG well-formedness. Across mathematical reasoning, tabular analysis, and code task benchmarks, CoCoDA enables an 8B student to match or exceed a 32B teacher on GSM8K and MATH and consistently improves over strong tool-use and library-learning baselines.
• Abstract（参考訳）: ツール拡張された言語モデルは、小さな言語モデルを外部実行可能なスキルで拡張することができるが、ツールライブラリのスケーリングは、統合された課題を生み出す: ライブラリは、新しい再利用可能なサブルーチンが出現するにつれて、プランナーと共に進化する必要がある。 既存のツールの使用法やスキル・ライブラリーの手法は、ツールをフラットまたはテキストインデックスのメモリとして扱うのが一般的であり、ライブラリのサイズによって急激なコストが増大し、実行可能コードの型付けされた構成構造が無視される。 コンポジションコードDAGという,単一のコードネイティブ構造を通じて,プランナとツールライブラリを共進化させるフレームワークであるCoCoDAを提案する。 ノードはプリミティブまたは複合ツールであり、エッジは呼び出しの依存関係をコードし、各ノードは型付きシグネチャ、記述、プレ/ポスト条件仕様、そして動作する例を格納する。 推論時に、Typed DAG Retrievalは、記号的なシグネチャ統一によって候補を抽出し、生存者を記述によってランク付けし、行動仕様によってそれらをフィルタリングし、サンプルで曖昧にし、段階的に小さな候補セットに高価なコンテキストを実体化し続ける。 トレーニング時に、成功した軌道は検証された複合工具に折り畳まれ、プランナーはDAGによって誘導される報酬で、原始的な拡張サイズで複合物をクレジットする。 本稿では, 検索コストの削減, サブリニア検索時間, 形状報酬による構成上の優位性, 保守的更新によるモノトン共進化, DAGの健全性を示す理論的結果を提案する。 数学的推論、表解析、コードタスクベンチマークの他、CoCoDAは8Bの学生がGSM8KとMATHで32Bの教師と一致または超えることを可能にする。

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