効率的なエージェントに向けて：メモリ、ツール学習、計画

Toward Efficient Agents: Memory, Tool learning, and Planning

January 20, 2026

著者: Xiaofang Yang, Lijun Li, Heng Zhou, Tong Zhu, Xiaoye Qu, Yuchen Fan, Qianshan Wei, Rui Ye, Li Kang, Yiran Qin, Zhiqiang Kou, Daizong Liu, Qi Li, Ning Ding, Siheng Chen, Jing Shao

cs.AI

要旨

近年、大規模言語モデルをエージェントシステムへ拡張することへの関心が高まっている。エージェントの有効性は継続的に向上している一方で、実世界での運用に不可欠な効率性は往々にして軽視されてきた。本稿ではこの問題に対し、エージェントの中核をなす三要素——メモリ、ツール学習、プランニング——に着目し、レイテンシ、トークン数、ステップ数などのコストを考慮しながら効率性を検証する。エージェントシステムそのものの効率性を包括的に研究することを目的として、実装手法は多岐にわたるものの、高次元の原理において共通点の見られる近年のアプローチを広くレビューする。具体的には、圧縮と管理による文脈の制限、ツール呼び出しを最小化する強化学習の報酬設計、効率向上のための制御付き探索手法の採用などに焦点を当て、詳細に議論する。これに伴い、効率性を二つの相補的な観点から特徴づける：固定コスト予算下での有効性の比較、および同等の有効性を達成するためのコストの比較である。このトレードオフは、有効性とコストのパレートフロンティアを通じて捉えることも可能である。この観点から、各構成要素の評価手法をまとめ、ベンチマーク研究および方法論研究で広く報告されている効率性指標を統合することで、効率性に焦点を当てたベンチマークを検証する。さらに、主要な課題と今後の方向性について論じ、有望な知見を提供することを目指す。

English

Recent years have witnessed increasing interest in extending large language models into agentic systems. While the effectiveness of agents has continued to improve, efficiency, which is crucial for real-world deployment, has often been overlooked. This paper therefore investigates efficiency from three core components of agents: memory, tool learning, and planning, considering costs such as latency, tokens, steps, etc. Aimed at conducting comprehensive research addressing the efficiency of the agentic system itself, we review a broad range of recent approaches that differ in implementation yet frequently converge on shared high-level principles including but not limited to bounding context via compression and management, designing reinforcement learning rewards to minimize tool invocation, and employing controlled search mechanisms to enhance efficiency, which we discuss in detail. Accordingly, we characterize efficiency in two complementary ways: comparing effectiveness under a fixed cost budget, and comparing cost at a comparable level of effectiveness. This trade-off can also be viewed through the Pareto frontier between effectiveness and cost. From this perspective, we also examine efficiency oriented benchmarks by summarizing evaluation protocols for these components and consolidating commonly reported efficiency metrics from both benchmark and methodological studies. Moreover, we discuss the key challenges and future directions, with the goal of providing promising insights.