リインフォースド・エージェント：ツール呼び出し型エージェントへの推論時フィードバック
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ACL 2026 ワークショップで採択された研究が、LLM の軌道評価が事後処理に留まる課題を指摘し、実行ループ内でリアルタイムに修正可能な「リインフォースド・エージェント」の手法を提案した。
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本論文は、ACL 2026 にて開催される第 5 回自然言語生成・評価・指標ワークショップにて採択されました。
ツール呼び出しエージェントは、ツールの選択、パラメータの精度、およびスコープ認識において評価されますが、LLM の軌道に関する評価は本質的に事後のものに留まります。アクティブな実行ループから切り離されたこれらの評価は、通常プロンプトチューニングや再トレーニングを通じて対処されるエラーを特定するのみであり、根本的にはエージェントのリアルタイムでの軌道修正を行うことはできません。
このギャップを埋めるため、私たちは評価を推論時の実行ループ内に組み込みます：専門的なレビューアエージェントが…
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This paper was accepted at the Fifth Workshop on Natural Language Generation, Evaluation, and Metrics at ACL 2026.
Tool-calling agents are evaluated on tool selection, parameter accuracy, and scope recognition, yet LLM trajectory assessments remain inherently post-hoc. Disconnected from the active execution loop, such assessments identify errors that are usually addressed through prompt-tuning or retraining, and fundamentally cannot course-correct the agent in real time. To close this gap, we move evaluation into the execution loop at inference time: a specialized reviewer agent evaluates…
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