論文の概要: Characterization of Multi-Model Agentic AI Systems on General Tasks via Trace-Driven Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01725v1
- Date: Mon, 01 Jun 2026 05:43:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-02 21:34:31.399809
- Title: Characterization of Multi-Model Agentic AI Systems on General Tasks via Trace-Driven Simulation
- Title（参考訳）: トレース駆動シミュレーションによる汎用タスクにおけるマルチモデルエージェントAIシステムの特性評価
- Abstract要約: 本稿では、2つの最先端エージェントシステムのトークンレベルトレースデータセットであるGAIATraceについて述べる。
GAIATraceは、すべての主要なLLMの完全な推論トークン、タスクレベル構造、アクティビティをキャプチャする。
また、GAIATraceを再生して再現可能で低コストなシステム評価を行うトレース駆動シミュレータVidur-Agentを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.378414807882603
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Agentic AI completes tasks through iterative planning, tool use, and reasoning based on observed outcomes. Despite its popularity, its system-level behavior remains poorly understood, particularly for complex datasets and agent architectures-owing to highly non-deterministic execution, prohibitive evaluation costs, and limited visibility into proprietary models. This paper presents GAIATrace, the first token-level trace dataset of two state-of-the-art agentic systems (MiroThinker and OWL) running GAIA, a benchmark composed of a heterogeneous mix of general-purpose tasks. Unlike prior trace datasets, GAIATrace captures full reasoning tokens, task-level structures, and activities of every major participating LLMs, enabling in-depth systems research. Complementing the dataset, we present Vidur-Agent, a trace-driven simulator that can replay GAIATrace to perform reproducible, low-cost system evaluation across diverse simulated environments. Using both artifacts, we characterize how modern agentic systems handle general tasks and how various system design choices shape their behavior, yielding several unique findings.
- Abstract（参考訳）: エージェントAIは、観察された結果に基づいて反復的な計画、ツールの使用、推論を通じてタスクを完了します。
その人気にもかかわらず、システムレベルの振る舞いはよく理解されていない。特に複雑なデータセットやエージェントアーキテクチャは、決定論的でない実行、禁止的な評価コスト、プロプライエタリなモデルへの可視性に制限があるためである。
本稿では、GAIAを実行する2つの最先端エージェントシステム(MiroThinkerとOWL)の最初のトークンレベルトレースデータセットであるGAIATraceについて述べる。
従来のトレースデータセットとは異なり、GAIATraceはすべての主要なLCMの完全な推論トークン、タスクレベル構造、アクティビティをキャプチャし、詳細なシステム研究を可能にする。
データセットの補完として,GAIATraceを再生して再現可能な低コストシステム評価を行うトレース駆動シミュレータのVidur-Agentを提案する。
両アーティファクトを用いて、現代のエージェントシステムが一般的なタスクをどのように扱うか、そして様々なシステム設計選択がそれらの振舞いをどう形成するかを特徴付け、いくつかの独特な発見をもたらす。
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