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 / 2026/4/17
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要点
- 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...
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