Reinforced Agent：ツール呼び出しエージェント向けの推論時フィードバック
Apple Machine Learning Journal / 2026/5/1
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要点
- 本論文は、ツール呼び出しエージェントの評価が多くの場合、実行後に行われる事後的な判断に依存しており、リアルタイムでの誤り修正を難しくしていると主張している。
- そこで、推論時の実行ループ内に評価を移し、ツール呼び出し中のエージェントの軌跡を評価する専用の「レビューワー」エージェントを用いることを提案している。
- この手法は、フィードバックを対話の進行中に意思決定へ反映できるようにすることで、ツール選択、パラメータ精度、スコープ認識の改善を狙っている。
- 本研究は、ACL 2026 第5回自然言語生成・評価・メトリクスワークショップで採択された。
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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