LLM エージェントの計画実行を支援する「Procedural Graph」を発表

記事の3ポイント

1. 1

   手続き的知識の構造化

   事実知識を組織化する知識グラフと同様に、何をするべきかという手順知識を（手順，関係，手順）のトリプレットとして整理する「Procedural Graph」を提案した。

2. 2

   自己進化による最適化

   LLM リファイナが失敗した経路と成功した経路を対比し、グラフのトポロジーや属性を編集して検証性能を維持または向上させる自己進化ループを実現した。

3. 3

   状況に応じたガイダンス

   各意思決定ステップでエージェントのアクティブノードを特定し、周辺サブグラフを段階ごとの状況ガイダンスに変換して、ソルバーの次の行動にバイアスをかけるが強制はしない。