GraphPlanner：マルチエージェントLLM向けグラフ・メモリ拡張エージェンティック・ルーティング
arXiv cs.CL / 2026/4/28
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要点
- GraphPlannerは、単純なワンショットのモデル選択ではなく、タスク計画やメモリ活用まで必要となるエージェンティック（マルチラウンド・マルチエージェント）LLM向けルーティング手法である。
- 各クエリごとのルーティング手順（ワークフロー）を生成するために、意思決定をマルコフ決定過程（MDP）として定式化し、各ステップでLLMバックボーンとエージェント役割（Planner／Executor／Summarizer）を同時に選択する。
- GARNetという異種グラフを用いて、クエリ・エージェント・応答間の相互作用メモリを捉え、履歴メモリとワークフローメモリをより豊かな状態表現に統合する。
- パイプライン全体は強化学習で最適化され、14の多様なLLMタスクで、最大9.3%の精度向上とともにGPUメモリ使用量を186.26GiBから1.04GiBへ大幅に削減できることが示されている。
- さらに、未見のタスクやLLMに対しても堅牢に汎化し、歴史的メモリを活用して帰納推論と演繹（トランスダクティブ）推論の両方を効果的に行えることが報告されている。
