論文の概要: Role-Agent: Bootstrapping LLM Agents via Dual-Role Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10917v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 14:28:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-10 15:40:58.549952
• Title: Role-Agent: Bootstrapping LLM Agents via Dual-Role Evolution
• Title（参考訳）: ロールエージェント:デュアルロール進化によるブートストラップLDM剤
• Authors: Xucong Wang, Ziyu Ma, Shidong Yang, Tongwen Huang, Pengkun Wang, Yong Wang, Xiangxiang Chu,
• Abstract要約: Role-Agentは単一のLarge Language Model(LLM)を使用してエージェントと環境の両方として同時に機能する。 Role-Agentはパフォーマンスを継続的に改善し、強いベースラインよりも平均4%以上向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.26084224278813
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although Large Language Model (LLM) agents have demonstrated strong performance on complex tasks, their learning is often limited by inefficient interaction feedback and static training environments, which hinder broader generalization. To address these limitations, this paper introduces Role-Agent, \textcolor{black}{a framework} that harnesses a single LLM to function concurrently as both the agent and the environment, enabling a bootstrapped co-evolution. Role-Agent comprises two synergistic components: World-In-Agent (WIA) and Agent-In-World (AIW). In WIA, the LLM acts as the agent and predicts future states after each action; the alignment between predicted and actual states is then used as a process reward, encouraging environment-aware reasoning. In AIW, the LLM analyzes failure modes from failed trajectories and retrieves tasks with similar failure patterns, thereby reshaping the training data distribution for targeted practice. Experiments on multiple benchmarks show that Role-Agent consistently improves performance, yielding an average gain of over 4\% over strong baselines.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)エージェントは複雑なタスクに対して強いパフォーマンスを示すが、その学習は非効率なインタラクションフィードバックや静的トレーニング環境によって制限され、より広範な一般化を妨げている。 これらの制約に対処するために,1つのLCMをエージェントと環境の両方として同時に機能させるRole-Agent, \textcolor{black}{a framework}を導入する。 Role-Agentは、World-In-Agent (WIA) と Agent-In-World (AIW) の2つの相乗的コンポーネントから構成される。 WIAでは、LLMはエージェントとして働き、各アクションの後に将来の状態を予測し、予測された状態と実際の状態の整合性はプロセス報酬として使用され、環境に配慮した推論を促進する。 AIWでは、LLMは失敗したトラジェクトリから障害モードを分析し、同様の障害パターンでタスクを検索することで、ターゲットとするプラクティスのためのトレーニングデータ配布を再構築する。 複数のベンチマークの実験によると、Role-Agentは一貫してパフォーマンスを改善し、強いベースラインよりも平均4\%以上向上している。

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