論文の概要: ContextFlow: Hierarchical Task-State Alignment for Long-Horizon Embodied Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.19314v1
• Date: Tue, 19 May 2026 03:49:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:09.105037
• Title: ContextFlow: Hierarchical Task-State Alignment for Long-Horizon Embodied Agents
• Title（参考訳）: ContextFlow: 長距離エージェントのための階層型タスク状態アライメント
• Authors: Shuhan Guo, Kun Zhang, Haifei Liu, Xingyu Gao, Yongqi Zhang, Yaqing Wang, Quanming Yao,
• Abstract要約: ロングホライゾンの実施するエージェントは、ナビゲーション、探索、アプローチ、操作を専門家に委任する傾向にある。 タスク状態の不整合(Task-state misalignment)、すなわち、プランナーのアクティブステージ、実行時のエビデンス、記憶されたコンテキスト、委任されたエグゼクティブが、もはや同じ次のステップの決定を正当化しないタスクレベルの整合性障害(Task-level consistency failure)について研究する。 我々は,段階を明示的な契約として表現し,実行時の観察結果をエビデンスパケットに変換し,スコープ付き更新を適用する検査可能なアライメントフレームワークであるContextFlowを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.517468049737936
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-horizon embodied agents increasingly delegate navigation, search, approach, and manipulation to specialist executors. As these executors become stronger, the main bottleneck shifts from local skill execution to maintaining a coherent task frontier across planning, monitoring, memory, and execution. We study task-state misalignment, a task-level consistency failure in which the planner's active stage, runtime evidence, remembered context, and delegated executor no longer justify the same next-step decision. This failure can lead to unsupported handoffs, stage lock, executor-context mismatch, and unnecessary replanning. We propose ContextFlow, an inspectable alignment framework that represents stages as explicit contracts, converts runtime observations into evidence packets, and applies scoped updates including continue, refine, transfer, promote, and repair. ContextFlow keeps specialist executors responsible for local closed-loop control while making task-frontier alignment explicit and auditable. Experiments and demonstration traces on long-horizon embodied tasks illustrate how evidence-grounded scoped updates diagnose and mitigate recurring task-state failures.
• Abstract（参考訳）: ロングホライゾンの実施するエージェントは、ナビゲーション、探索、アプローチ、操作を専門家に委任する傾向にある。 これらの実行者が強くなるにつれて、主なボトルネックは、ローカルのスキル実行から、計画、監視、メモリ、実行をまたいだ一貫性のあるタスクフロンティアの維持へと移行します。 タスク状態の不整合(Task-state misalignment)、すなわち、プランナーのアクティブステージ、実行時のエビデンス、記憶されたコンテキスト、委任されたエグゼクティブが、もはや同じ次のステップの決定を正当化しないタスクレベルの整合性障害(Task-level consistency failure)について研究する。 この失敗は、サポート対象のハンドオフ、ステージロック、エグゼキュータ-コンテキストミスマッチ、不要なリプレーニングにつながる可能性がある。 本研究では,段階を明示的なコントラクトとして表現し,実行時の観察結果をエビデンスパケットに変換し,継続,精細化,転送,促進,修復といったスコープ付き更新を適用した,検査可能なアライメントフレームワークであるContextFlowを提案する。 ContextFlowは、クローズドループコントロールを担当する専門家のエグゼクタを維持しながら、タスク-フロンティアアライメントを明確かつ監査可能にする。 長期にわたる実施タスクの実験とデモトレースは、エビデンス的なスコープ付き更新が繰り返し発生するタスク状態の障害を診断し緩和する方法を示している。

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