論文の概要: Falsifiable Commitment Planning for Self-Correcting Web Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.24167v1
- Date: Mon, 27 Jul 2026 08:48:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.367188
- Title: Falsifiable Commitment Planning for Self-Correcting Web Agents
- Title(参考訳): 自己調整型 Web エージェントのFalsibility Commitment Planning
- Abstract要約: ロングホライゾンのウェブエージェントは、最終失敗の前にしばしば軌道を外れる。
我々は,堅牢な長軸ウェブエージェントのためのFalsible commitment planning frameworkであるFCPAgentを提案する。
WebArenaでは、FCPAgentは最強のベースラインよりも平均的な成功率が13.8%向上している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 35.72889060330847
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Long-horizon web agents often go off track before final failure: a trajectory can remain locally plausible even after the current state, reused skill, or plan assumption no longer supports the user instruction. Existing agents can plan, reflect, or reuse experience, but their plans rarely specify the evidence under which an active step should still be trusted. We propose FCPAgent, a falsifiable commitment planning framework for robust long-horizon web agents. FCPAgent represents each plan step as a Falsifiable Commitment Unit (FCU): a subgoal grounded in a reusable skill, together with confirming evidence, falsifying evidence, and a confidence score. Execution is organized as a plan-test-repair loop. The hybrid commitment testing module checks candidate actions before they modify the browser and checks observations after execution; for efficiency, it combines lightweight evidence matching with LLM-based diagnostic verification. When evidence falsifies a commitment, scope-aware repair localizes the contradiction to the execution, skill, or planning level and revises the smallest adequate part. On WebArena, FCPAgent achieves a 13.8% relative improvement in average success over the strongest baseline, with especially large gains on long-horizon tasks.
- Abstract(参考訳): トラジェクトリは、現在の状態、再利用されたスキル、またはプランの仮定がユーザ命令をサポートしなくなった後も、ローカルで信頼性を保つことができる。
既存のエージェントは、計画し、反映し、再利用することができるが、彼らの計画では、アクティブなステップが信頼される証拠をほとんど特定しない。
我々は,堅牢な長軸ウェブエージェントのためのFalsible commitment planning frameworkであるFCPAgentを提案する。
FCPAgent は Falsibility Commitment Unit (FCU) として各計画のステップを表現している。
実行は計画-テスト-リペアループとして組織される。
ハイブリッドコミットテストモジュールは、ブラウザを変更する前に候補アクションをチェックし、実行後に観察をチェックする。
証拠がコミットメントを偽装すると、スコープアウェアの修理は、実行、スキル、計画レベルの矛盾をローカライズし、最小の適切な部分を改訂する。
WebArenaでは、FCPAgentは最強のベースラインよりも平均的な成功率を13.8%向上させており、特に長距離タスクにおいて大きな利益を得ている。
関連論文リスト
- CAST: Critique-Aware Supervision for Training Reliable Long-Horizon Tool-Calling Agents [66.9575676266637]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、長期的、インタラクティブでステートフルな環境にますますデプロイされている。
これらの設定では、間違った購入を返金するなどの1つの間違ったアクションは、不可逆なタスクの失敗を引き起こし、実行前にインターセプトされなければならない。
CASTは、スパースタスクの結果を批判学習と政策最適化のためのアクションレベル監視に変換する、批判に意識したトレーニングフレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-31T01:59:51Z) - Trust-Aware Sequential Decision Making and Rollout Planning for Resilient Multi-Robot Systems [13.336940775646307]
妥協されたエージェントは、計画モデルと物理実行のミスマッチを作成することができる。
モニタ対応敵に対する距離制約付きスプーフィングモデルを提案する。
我々は,実際のGPSスプーフィングデータを用いて校正を行う確率的ローカライゼーション信頼と,タスク実行からの行動証拠を組み合わせてエージェントを分類し,検出された敵を除去する信頼意識モニタを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-26T12:09:08Z) - Beyond Suspicious Steps: Ontological Trust in Long-Horizon Agents [13.208673657449175]
本稿では,軌道前置詞のタスク条件特性である存在論的信頼を導入し,それを RGE としてインスタンス化する。
RGEはロール、ゴール、エビデンスに沿って信頼を分解する。
我々はOSWorld, FinanceBench, EICU-ACからクロスドメイントラジェクトリコーパスを構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-18T12:44:43Z) - AgentRewind: Recoverable Execution for Long-Horizon LLM Agents [32.44158037765297]
我々は,エージェントコンテキストと制御環境の整列チェックポイントを記録するランタイムリカバリフレームワークであるAgentRewindを紹介する。
また,タスク完了と長期工学的課題の部分的進捗を評価するベンチマークであるMettleBenchを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-14T15:20:35Z) - PhyAgentOS: A Self-Evolving Operating System for Embodied Agents with Decoupled Cognitive Planning and Physical Execution [49.776611937968]
我々は、スケジューリング、検証、メモリ、ベンチマーク、安全性をシステムレベルのサービスとして提供するPhyAgentOSを紹介します。
セッション中心のセッションは、スケジューリング、互換性、監督された実行、エビデンス収集、受け入れの最小単位として、アクションではなくセッションを扱う。
SessionVerifierは、実行終了とセマンティックタスク完了を、成功、失敗、または再計画のエビデンスに基づいて判断する。
ベンチマークはデプロイメントセッションと検証パスを再利用するので、結果は実際の実行に遡る。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-18T04:46:53Z) - CLOSER-Bench: Evaluating Budgeted Cross-Stage Design Closure for Hardware Agents [5.604484678527336]
CLOSER-Bench (CLOSER-Bench) は、予算付きクロスステージ設計クロージャのための制御された評価プロトコルである。
Spec-to-RTL、RTL-to-GDS、Spec-to-GDSタスクを組み合わせ、すべてのシミュレータ、合成、STA、プレース・アンド・ルートの呼び出しを記録する。
最終品質、任意の進捗状況、ツールコスト、ステージ間のリカバリを測定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-18T04:28:47Z) - VASO: Formally Verifiable Self-Evolving Skills for Physical AI Agents [57.240036084348354]
本稿では,ロボットスキルコントラクトの検証誘導自己進化のためのフレームワークであるVASOを紹介する。
VASOは論理的に一貫性のないスキル契約を検証し、グローバルおよびローカルな時間的仕様に対してスキルによって誘発される計画を検証する。
Clearpath Jackal と PX4 のクアッドコプタータスクでは、VASO は100点未満の最適化サンプルを使用して97.2% の形式的な仕様準拠に達した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-03T20:02:35Z) - VeriTrip: A Verifiable Benchmark for Travel Planning Agents over Unstructured Web Corpora [24.484384823423216]
既存のベンチマークでは、情報ノイズを考慮せず、複数ソースの事実矛盾を無視し、論理的計画に視覚的認識を根ざす必要性を見落としている。
エージェントの堅牢性と信頼性の増大に対応するために設計された検証可能なベンチマークであるVeriTripを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-27T16:14:47Z) - PRISM: : Planning and Reasoning with Intent in Simulated Embodied Environments [59.07829883257003]
5つの集合住宅の上に建設され、PRISMは300の人間認証タスクを3つの能力レベルに構成する。
PRISMはエージェントに依存しない実行可能なアクションAPIを公開し、任意のエージェントをエンドツーエンドで評価できるようにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-12T04:59:47Z) - Affordance Agent Harness: Verification-Gated Skill Orchestration [45.231685718099264]
Affordance groundingは、オープンワールドのシーンでエージェントがどこでどのように対話すべきかを特定する必要がある。
本稿では,エビデンスストアとコストコントロールを備えたクローズドループランタイムであるAffordance Agent Harnessを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-01T13:45:16Z) - DoVer: Intervention-Driven Auto Debugging for LLM Multi-Agent Systems [48.971606069204825]
DoVerは、大規模言語モデル(LLM)ベースのマルチエージェントシステムのための介入駆動デバッグフレームワークである。
ターゲットの介入を通じて、アクティブな検証によって仮説生成を増強する。
DoVerは失敗試験の18~28%を成功させ、最大16%のマイルストーンを達成し、失敗仮説の30~60%を検証または否定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-07T09:23:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。