LLMエージェントに“反省してやり直す力”を足す — Reflexion論文から学ぶ自己フィードバックの入れ方
Zenn / 4/17/2026
💬 OpinionIdeas & Deep AnalysisTools & Practical UsageModels & Research
Key Points
- Reflexion論文を題材に、LLMエージェントへ「自己フィードバック→反省→やり直し」を組み込む考え方を説明している。
- 生成した回答や実行結果を振り返り、改善方針を導出して次の試行に反映するフローがポイントとして示される。
- 自己フィードバックの入れ方(何を反省材料にし、どう修正指示へつなげるか)を実装上の要点として学べる内容になっている。
- LLM単体の推論精度だけでなく、エージェントとして反復改善することでタスク達成に寄与するアプローチだと整理している。
はじめに
ルミナイR&Dチームの栗原です。
最近の LLM エージェントは、ReAct やツール呼び出しフレームワークのおかげで
コードを書いてテストを回す
仮説を試しながらツールを叩く
手順を分解して順番に実行する
といった「動きながら考える」ことがある程度できるようになっています。
ただ、実際の挙動を見ていると、
一度失敗したタスクで、次の試行でも同じミスを繰り返す
「さっきの失敗から何を学んだのか」が分かりにくい
成功していても、次の試行に学びが引き継がれていない
と感じる場面も多いと思います。
Noah Shinn らの “Reflexion: Langua...
Continue reading this article on the original site.
Read original →Related Articles

Black Hat USA
AI Business

Black Hat Asia
AI Business

Meta Pivots From Open Weights, Big Pharma Bets On AI, Regulatory Patchwork, Simulating Human Cohorts
The Batch
Introducing Claude Design by Anthropic LabsToday, we’re launching Claude Design, a new Anthropic Labs product that lets you collaborate with Claude to create polished visual work like designs, prototypes, slides, one-pagers, and more.
Anthropic News

Why Claude Ignores Your Instructions (And How to Fix It With CLAUDE.md)
Dev.to