論文の概要: Learning Agent-Compatible Context Management for Long-Horizon Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.30785v1
• Date: Fri, 29 May 2026 03:21:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-01 20:56:50.36224
• Title: Learning Agent-Compatible Context Management for Long-Horizon Tasks
• Title（参考訳）: 長期タスクにおけるエージェント対応型コンテキスト管理の学習
• Abstract要約: フリーズエージェントのコンテキストを管理するために外部LLMをトレーニングするAdaptive Context Management (AdaCoM)を導入する。 AdaCoMは、静的なコンテンツをプルーニングしながらタスク制約と進捗を保ち、パフォーマンスを大幅に改善する。 学習した戦略は、忠実度-信頼性のトレードオフを明らかにしている: よりバニラリアクトなパフォーマンスを持つエージェントは、高忠実度コンテキストの保存から恩恵を受ける一方、低いパフォーマンスのエージェントは、信頼できる推論体制内に留まるためにより攻撃的な圧縮を必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.09330817637205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLM agents increasingly face long-horizon tasks such as web search and deep research in real-world applications, where accumulated context can cause long-context degradation and reasoning failures. Prior work mitigates this through context management with agent-side context control or fixed strategies such as summarization, which require training the agent itself for adaptation - making it impractical for closed-source agents and ignoring that different agents may require different strategies. We introduce Adaptive Context Management (AdaCoM), which trains an external LLM to manage the context of a frozen agent through flexible modification actions and end-to-end reinforcement learning. Across diverse agents on web search and deep research benchmarks, AdaCoM substantially improves performance by preserving task constraints and progress while pruning stale content. The learned strategies reveal a Fidelity-Reliability Trade-off: agents with higher vanilla ReAct performance benefit from higher-fidelity context preservation, whereas lower-performing agents require more aggressive compression to stay within a reliable reasoning regime. Transfer experiments show that AdaCoM generalizes most effectively across agents with similar capability (measured by vanilla ReAct performance), suggesting a practical path toward reusable context managers for agent systems.
• Abstract（参考訳）: LLMエージェントは、Web検索や現実世界のアプリケーションにおける深い研究のような長期的タスクに直面している。 従来の作業では、コンテキスト管理をエージェント側で行うか、あるいは要約のような固定された戦略によって、エージェント自体を適応させるために訓練する必要がある。 適応コンテキスト管理(AdaCoM)を導入し、フレキシブルな修正動作やエンドツーエンドの強化学習を通じて、外部のLCMに凍結エージェントのコンテキストを管理するよう訓練する。 AdaCoMは、Web検索やディープリサーチベンチマークの多種多様なエージェントにまたがって、静的なコンテンツをプルーニングしながらタスクの制約や進捗を保ち、パフォーマンスを大幅に改善する。 学習した戦略は、忠実度-信頼性のトレードオフを明らかにしている: よりバニラリアクトなパフォーマンスを持つエージェントは、高忠実度コンテキストの保存から恩恵を受ける一方、低いパフォーマンスのエージェントは、信頼できる推論体制内に留まるためにより攻撃的な圧縮を必要とする。 トランスファー実験により,AdaCoMは類似能力を持つエージェント(バニラリアクト性能によって測定される)に対して最も効果的に一般化し,エージェントシステムにおける再利用可能なコンテキスト管理への実践的な道のりが示唆された。

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