スキルグラフによるスケーラブルな端末タスク合成のために
arXiv cs.AI / 2026/4/29
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要点
- この論文は、ターミナルエージェントの学習における重要な制約である「高品質かつ多様なコマンドライン実行の軌跡」の不足に取り組みます。
- シナリオを介したスキルグラフに基づく SkillSynth という枠組みを提案し、シナリオノードを中間遷移として多様なコマンドラインスキルを接続します。
- SkillSynth はグラフからワークフローに相当する経路をサンプリングし、それをマルチエージェントの実行環境で実行可能な端末タスクへ具体化します。
- タスク数の拡大だけでなく、合成されたタスクを解くために必要な「最小実行軌跡」の多様性を学習中に明示的に制御することを目指します。
- Terminal-Bench での実験により有効性が示され、さらに合成タスクが Hy3 Preview の学習にも採用され、端末ベースのエージェント能力が強化されたと述べています。
