論文の概要: Graphectory Viewer: A Tool for Process-Centric Analysis of Agentic Software Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.17195v1
• Date: Mon, 17 Aug 2026 23:17:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-19 21:40:53.160866
• Title: Graphectory Viewer: A Tool for Process-Centric Analysis of Agentic Software Trajectories
• Title（参考訳）: Graphectory Viewer: エージェントソフトウェア軌跡のプロセス中心解析ツール
• Abstract要約: Graphectory Viewerは、ソフトウェアエージェントの軌跡を対話的、プロセス中心に分析するためのWebベースのツールである。 生の軌跡を位相対応グラフに変換し、低レベルの実行詳細と高レベルの行動構造を接続する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6662581711956235
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Graphectory Viewer, a web-based tool for interactive, process-centric analysis of software-agent trajectories. Building on the Graphectory representation introduced in our previous work, Graphectory Viewer transforms heterogeneous raw trajectories into phase-aware graphs that connect low-level execution details with higher-level behavioral structures. The tool supports trajectories from multiple agent frameworks and provides interactive graph construction; node-level inspection of thoughts, actions, and observations; search and filtering over large trajectory collections; and Sankey-style summaries of problem-solving phase transitions. These capabilities enable researchers and practitioners to inspect individual executions, identify recurring behavioral patterns, compare successful and failed runs, and analyze large trajectory corpora beyond final task outcomes. To support reproducibility and further research, we release Graphectory Viewer as an open-source artifact together with documentation, precomputed graphs, and the large-scale trajectory corpus.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアエージェントトラジェクトリの対話的プロセス中心分析のためのWebベースのツールであるGraphectory Viewerを提案する。 前回の研究で導入されたGraphectory表現に基づいて、Graphectory Viewerは異質な生の軌跡をフェーズ対応グラフに変換し、低レベルの実行詳細と高レベルの振る舞い構造を接続する。 このツールは、複数のエージェントフレームワークからのトラジェクトリをサポートし、インタラクティブなグラフ構築、思考、行動、観察のノードレベルの検査、大規模なトラジェクトリコレクションの探索とフィルタリング、問題解決のフェーズ遷移のサンキースタイルの要約を提供する。 これらの能力により、研究者や実践者は個々の実行を検査し、繰り返し発生する行動パターンを特定し、成功と失敗を比較し、最終作業結果以上の大きな軌道コーパスを分析することができる。 再現性とさらなる研究を支援するため,我々はGraphectory Viewerをオープンソースアーティファクトとして,ドキュメンテーションや事前計算されたグラフ,大規模トラジェクトリコーパスとともにリリースする。

関連論文リスト

• Inference-Time Graph Engineering for Multi-Agent LLM Workflows [51.56038180639833]
  ReActNetは、クエリとロール特化エージェントのセットを一連の有向通信グラフにコンパイルする、トレーニング不要のフレームワークである。 ReActNetは、競争的推論コストを維持しつつ、固定トポロジと学習トポロジのベースラインを一貫して改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-04T23:32:11Z)
• GraphContainer: A Unified Platform for Comparing and Debugging Graph RAG Methods [4.927427162899616]
  GraphContainerは、多様なグラフRAGを統一し視覚化するように設計された、新しいプラットフォームである。 本稿では、GraphContainerがグラフフォーマットと検索戦略の制御された比較を可能にする方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-05T02:37:37Z)
• ColGraphRAG: Late-Interaction Evidence Retrieval for Multimodal GraphRAG [0.0]
  グラフリンク画像ノード上での視覚的候補ランク演算子を、ColBERT/ColPali系における遅延相互作用MaxSimスタイルのマルチベクトルスコアに置き換えることを評価する。 MultimodalQAでは、この変更は、グラフリンクされた画像候補と下流QAゲインの検索ステージ点推定の改善に関連している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-09T08:30:18Z)
• ChartAgent: A Chart Understanding Framework with Tool Integrated Reasoning [26.725654222717335]
  ツール統合推論に基づくチャート理解フレームワークであるChartAgentを紹介する。 人間の認識にインスパイアされたChartAgentは、複雑なチャート解析を可観測で再生可能な一連のステップに分解する。 スパースアノテーション設定下ではChartAgentが大幅に改善されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-16T03:17:04Z)
• XGraphRAG: Interactive Visual Analysis for Graph-based Retrieval-Augmented Generation [16.068460356582648]
  本研究では、RAG開発者がGraphRAGの重要なリコールを特定するのに役立つ視覚分析フレームワークを提案する。 我々は,ユーザ分析プロセスを容易にするために,インタラクティブな視覚化のセットを取り入れたプロトタイプシステムであるXGraphRAGを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-10T09:14:30Z)
• Towards Graph Foundation Models: Learning Generalities Across Graphs via Task-Trees [50.78679002846741]
  タスクツリーを用いたグラフのクロスタスク一般化のための新しい手法を提案する。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を多種多様なタスクツリー上で事前学習することにより,伝達可能な知識を誘導することを示す。 これにより、最小限の微調整で下流タスクに効率的に適応できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-21T02:07:43Z)
• GraphReader: Building Graph-based Agent to Enhance Long-Context Abilities of Large Language Models [58.08177466768262]
  大規模言語モデル(LLM)では、複雑なロングコンテクストのタスクに対処するためには、ロングコンテクストの能力が不可欠である。 グラフをグラフに構造化し、エージェントを使ってグラフを自律的に探索することで、長いテキストを扱うように設計されたグラフベースのエージェントシステムであるGraphReaderを紹介する。 LV-Evalデータセットの実験結果によると、GraphReaderは4kコンテキストウィンドウを使用して、16kから256kまでのコンテキスト長で一貫してGPT-4-128kを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T17:57:51Z)
• Multi-Scene Generalized Trajectory Global Graph Solver with Composite Nodes for Multiple Object Tracking [61.69892497726235]
  複合ノードメッセージパッシングネットワーク(CoNo-Link)は、超長いフレーム情報を関連付けるためのフレームワークである。 オブジェクトをノードとして扱う従来の方法に加えて、このネットワークは情報インタラクションのためのノードとしてオブジェクトトラジェクトリを革新的に扱う。 我々のモデルは、合成ノードを追加することで、より長い時間スケールでより良い予測を学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T14:00:30Z)
• Deep Prompt Tuning for Graph Transformers [55.2480439325792]
  ファインチューニングはリソース集約型であり、大きなモデルのコピーを複数保存する必要がある。 ファインチューニングの代替として,ディープグラフプロンプトチューニングと呼ばれる新しい手法を提案する。 事前学習したパラメータを凍結し、追加したトークンのみを更新することにより、フリーパラメータの数を減らし、複数のモデルコピーを不要にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T20:12:17Z)
• You Only Transfer What You Share: Intersection-Induced Graph Transfer Learning for Link Prediction [79.15394378571132]
  従来見過ごされていた現象を調査し、多くの場合、元のグラフに対して密に連結された補グラフを見つけることができる。 より密度の高いグラフは、選択的で有意義な知識を伝達するための自然なブリッジを提供する元のグラフとノードを共有することができる。 この設定をグラフインターセクション誘導トランスファーラーニング(GITL)とみなし,eコマースや学術共同オーサシップ予測の実践的応用に動機づけられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-27T22:56:06Z)
• Homology-Preserving Multi-Scale Graph Skeletonization Using Mapper on Graphs [5.86893539706548]
  本稿では、トポロジカルデータ解析の一般的なツールであるmapper構築をグラフ視覚化に適用することを提案する。 我々は,グラフのホモロジー保存骨格を生成するモグ (mog) と呼ばれる,重み付けされた非方向グラフを対象とするマッパー構成のバリエーションを開発する。 我々は,このような骨格のインタラクティブな探索を可能にするソフトウェアツールを提供し,本手法の合成および実世界のデータに対する有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2018-04-03T19:18:36Z)

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。