Webエージェントにおけるヒントの抽象度とタスク関連度が性能に与える影響の分析

せざるを得ない．しかし，このような試行錯誤は非LLMを用いてWebタスクを遂行するエージェン効率であり，結果として失敗率も依然として高いとトにおいて，過去に実行したタスクから有用な知見いう課題がある[2]．（ヒント）を抽出し，タスクの実行に活用するアプ効率および性能改善のため，過去にエージェントローチが注目されている．既存研究では，実行するや人間が実行したタスク（以下，ソースタスク）のタスクとヒントとして利用したい過去のタスクの関軌跡から，有用な知識をあらかじめ抽出・保存し，連度に関わらずヒントの抽象度が固定的である．本これをターゲットタスクの実行時にプロンプトに含研究ではヒントの抽象度とタスク間の関連度の組みめて活用するアプローチが近年注目されている[3]．合わせがエージェント性能にどのように影響するかこれにより，過去のタスク実行から得られた経験知体系的に分析する．WebArenaModベンチマークを識を活用できるとともに，LLMが事前学習では十用いて評価を行った結果，関連度の高いタスク間で分に獲得できないWeb固有の操作知識や戦略を実は具体的な実行情報を含むヒントが最も高い性能向行時に補完できるという利点がある．本研究では，上を示す一方，関連度が低い場合は，抽象化されたこのようにタスク遂行に有用な知識として保存・提ヒントが高い性能を示すことが確認された．示される情報を「ヒント」と呼ぶ．既存研究ではヒントを抽出する際，タスク固有の