論文の概要: Decision-Aware Memory Cards: Counterfactual-Inspired Context Selection and Compression for Tool-Using LLM Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08151v1
- Date: Sat, 06 Jun 2026 13:02:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-09 14:42:05.874984
- Title: Decision-Aware Memory Cards: Counterfactual-Inspired Context Selection and Compression for Tool-Using LLM Agents
- Title（参考訳）: 意思決定対応メモリカード:ツール利用 LLM エージェントのコンテキスト選択と圧縮
- Abstract要約: CICLは、インスタンスエビデンスをコンテキストグラフに変換し、決定論的、オプス支援、Qwen、Codex/GPT-5.5、Qwen-QLoRAの判断をルートする。
CICLは、その限界を露出しながら、具体的なオープンベンチマークゲインを得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.964533007623828
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tool-using LLM agents often fail not because relevant text is absent, but because decisive evidence is not selected, compressed, or surfaced at action time. We present CICL, a decision-aware context layer that turns instance evidence into a context graph, routes deterministic, Opus-assisted, Qwen, Codex/GPT-5.5, and Qwen-QLoRA judgments through a shared eight-field schema, scores units by action shift, outcome uplift, necessity, and negative-transfer risk, and packs high-utility evidence as typed memory cards for a budgeted agent. The design separates the measured decision signal from the judge model, so frontier annotation, local surrogates, and lightweight rankers can be compared under one auditable protocol. Empirically, CICL yields a concrete open-benchmark gain while exposing its limits. On 50 SWE-bench Verified file-retrieval instances, direct Qwen3.6-plus reranking of BM25 top-50 candidates raises hit@1 from 0.58 to 0.78 and MRR@10 from 0.634 to 0.790, with all 2,500 judgments parseable. Controlled diagnostics show action-criticality: at budget 120, CICL reaches F1 0.620 on v1 and 0.425 on v3, and removing the top-utility semantic v3 unit collapses F1 to 0.000. Supplementary checks add Qwen-QLoRA agreement over 710 candidates, a small 200-label real-code Opus-assisted signal, and a three-instance patch smoke validating retrieval-to-patch plumbing without claiming official SWE-bench success. RepoBench-R summaries still beat cards, and compact rankers do not yet replace the heuristic. CICL contributes a reproducible measurement and selection layer for decision-critical context, not an end-to-end coding-agent repair claim.
- Abstract（参考訳）: ツールを使用するLLMエージェントは、関連するテキストが欠落しているためではなく、決定的な証拠が選択、圧縮、またはアクション時に表面化されないため失敗することが多い。
提案するCICLは,ケースエビデンスをコンテキストグラフに変換し,経路決定性,オプス支援,Qwen,Codex/GPT-5.5,Qwen-QLoRA判定を共有8フィールドスキーマで行い,アクションシフト,結果アップリフト,必要,ネガティブトランスファーリスクによる単位をスコアし,予算エージェントの型付きメモリカードとして高ユーティリティエビデンスをパッケージ化する。
この設計では、測定された決定信号を判定モデルから分離するため、フロンティアアノテーション、ローカルサロゲート、軽量ローダを1つの監査可能なプロトコルで比較することができる。
実証的に、CICLは、その限界を露出しながら、具体的な開ベンチマークゲインを得る。
50 SWE-bench Verified file-retrievalインスタンスでは、BM25トップ50候補のQwen3.6以上の再ランクが、 hit@1 を 0.58 から 0.78 に、MRR@10 を 0.634 から 0.790 に引き上げ、2,500 の判定を解析できる。
予算120では、CICLはv1でF1 0.620、v3で0.425に達し、トップユーティリティのセマンティックv3ユニットはF1から0.000に崩壊する。
追加チェックでは、710の候補に対してQwen-QLoRA合意、200ラベルのOpusアシスト信号、および3つのインスタンスパッチが、公式なSWEベンチ成功を主張することなく、検索とパッチの配管を検証している。
RepoBench-Rのサマリーは依然としてカードに勝っているが、コンパクトなローダはまだヒューリスティックを置き換えていない。
CICLは、エンドツーエンドのコーディングエージェント修復クレームではなく、決定クリティカルなコンテキストに対して再現可能な測定層と選択層を提供しています。
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