論文の概要: Good to Go: The LOOP Skill Engine That Hits 99% Success and Slashes Token Usage by 99% via One-Shot Recording and Deterministic Replay
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14237v1
- Date: Thu, 14 May 2026 01:05:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.561507
- Title: Good to Go: The LOOP Skill Engine That Hits 99% Success and Slashes Token Usage by 99% via One-Shot Recording and Deterministic Replay
- Title（参考訳）: LOOPのスキルエンジン「Go to Go」、成功率99%、トーケン使用率99%を1ショット記録と決定論的リプレイで削減
- Authors: Xiaohua Wang, Kai Yu, XuXiao Liang, Liang Wang, Chao Han,
- Abstract要約: 99%の成功率と99%のトークン削減を実現するシステムである LOOP SKILL ENGINE を提案する。
決定論的実行計画は、時間依存変数と結果依存変数をパラメータ化しながら、タスクの機能的意図をキャプチャする。
周期的エージェントタスクのベンチマークが5分から24時間に及ぶ間、Loop Skill Engineは毎月のトークン消費を93.3%--99.98%削減し、実行遅延を8.7倍削減し、出力非決定性を排除している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.181844060152367
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deploying AI agents for repetitive periodic tasks exposes a critical tension: Large Language Models (LLMs) offer unmatched flexibility in tool orchestration, yet their inherent stochasticity causes unpredictable failures, and repeated invocations incur prohibitive token costs. We present the LOOP SKILL ENGINE, a system that achieves a combined 99% success rate and 99% token reduction for periodic agent tasks through a one-shot recording, deterministic replay paradigm. On its first run, the agent executes the task with full LLM reasoning while the system transparently intercepts and records the complete tool-call trajectory. A greedy length-descending template extraction algorithm then converts this recording into a parameterized, branch-free Loop Skill -- a deterministic execution plan that captures the task's functional intent while parameterizing time-dependent and result-dependent variables. All subsequent executions bypass the LLM entirely: the engine resolves template variables against real-time values and replays the tool sequence deterministically. We prove two theorems: (1) Replay Determinism -- the step sequence of a validated Loop Skill is invariant across all future executions; (2) Write Safety -- concurrent access to persistent configuration is serialized through reentrant locks and atomic file replacement. Across a benchmark of periodic agent tasks spanning intervals from 5 minutes to 24 hours, the Loop Skill Engine reduces monthly token consumption by 93.3%--99.98% and cuts execution latency by 8.7x while eliminating output non-determinism. A multi-layer degradation strategy guarantees that tasks never stall. We release the engine as part of the buddyMe open-source agent framework.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ツールオーケストレーションにおいて整合性のない柔軟性を提供するが、その固有の確率性は予測不可能な失敗を引き起こす。
LOOP SKILL ENGINEは,1ショット記録決定論的リプレイパラダイムを用いて,周期的エージェントタスクの99%の成功率と99%のトークン削減を実現するシステムである。
最初の実行時に、エージェントは完全なLCM推論でタスクを実行し、システムは透過的にツール呼び出し軌跡をインターセプトし、記録する。
そして、このレコードをパラメータ化された分岐なしのループスキルに変換する。これは、時間依存変数と結果依存変数をパラメータ化しながら、タスクの機能的意図をキャプチャする決定論的実行計画である。
エンジンはテンプレート変数をリアルタイム値に対して解決し、ツールシーケンスを決定論的に再生する。
1) Replay Determinism -- 検証済みのループスキルのステップシーケンスは、すべての将来の実行で不変である。 (2)Write Safety -- 永続的な構成への同時アクセスは、再試行ロックとアトミックファイル置換によってシリアライズされる。
周期的エージェントタスクのベンチマークが5分から24時間に及ぶ間、Loop Skill Engineは毎月のトークン消費を93.3%--99.98%削減し、実行遅延を8.7倍削減し、出力非決定性を排除している。
多層劣化戦略は、タスクが停止しないことを保証する。
buddyMeオープンソースエージェントフレームワークの一部として、エンジンをリリースしています。
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