| 1 | 計画・推論 | Understanding the Planning of LLM Agents: A Survey | Huang et al. | 2024 | arXiv | LLMエージェントの計画能力に関する初の体系的サーベイ。タスク分解、計画選択、外部モジュール、振り返りとメモリの4カテゴリで整理。 |
| 2 | 計画・推論 | A Survey on Large Language Models for Automated Planning | Valmeekam et al. | 2025 | arXiv | LLMの大規模知識を活用した計画システムの強化に関するサーベイ。常識知識に基づく因果推論による計画改善を議論。 |
| 3 | 計画・推論 | Plan-and-Act: Improving Planning of Agents for Long-Horizon Tasks | Yang et al. | 2025 | arXiv | Plannerを推論・意思決定の「制御室」として用い、Executorが計画を環境固有のアクションに変換するアプローチを提案。 |
| 4 | 計画・推論 | An End-to-end Planning Framework with Agentic LLMs and PDDL | Kokel et al. | 2025 | arXiv | 自然言語理解、動的エージェントオーケストレーション、記号推論を統合したエンドツーエンド計画フレームワーク。 |
| 5 | 計画・推論 | TDAG: A Multi-Agent Framework based on Dynamic Task Decomposition and Agent Generation | Chen et al. | 2024 | arXiv | 複雑なタスクを動的にサブタスクに分解し、カスタム生成されたサブエージェントが処理するTDAGフレームワークを提案。 |
| 6 | 計画・推論 | Tree Search for LLM Agent Reinforcement Learning | Wang et al. | 2025 | arXiv | Thought-Action-Observationステップをツリーノードとして扱い、エージェントRLに適したツリー探索手法を提案。 |
| 7 | 計画・推論 | Chain of Draft: Thinking Faster by Writing Less | Kim et al. | 2025 | arXiv | Chain-of-Thoughtの効率化手法。各ステップで最小限の情報のみを記述し、推論速度と精度のバランスを改善。 |
| 8 | 計画・推論 | Advancing Agentic Systems: Dynamic Task Decomposition, Tool Integration and Evaluation | Liu et al. | 2024 | arXiv | 動的タスク分解、ツール統合、新評価指標を組み合わせたエージェントシステムの進展を報告。 |
| 9 | ツール使用・API連携 | Model Context Protocol (MCP): Landscape, Security Threats, and Future Research Directions | Chen et al. | 2025 | arXiv | Anthropicが提案したMCPの全体像、セキュリティ脅威、今後の研究方向性を包括的に分析したサーベイ。 |
| 10 | ツール使用・API連携 | ToolACE: Winning the Points of LLM Function Calling | Liu et al. | 2024 | arXiv | 自動化されたエージェントフレームワークにより高品質・多様なツール学習データを生成し、Function Calling性能を向上。 |
| 11 | ツール使用・API連携 | Unified Tool Integration for LLMs: A Protocol-Agnostic Approach to Function Calling | Zhang et al. | 2025 | arXiv | プロトコル非依存のツール統合アプローチ。MCPがFunction Callingをさらに進化させ、呼び出しロジックと実装を分離。 |
| 12 | ツール使用・API連携 | Natural Language Tools: A Natural Language Approach to Tool Calling | Park et al. | 2025 | arXiv | 自然言語によるツール呼び出しアプローチ。LLMのツール呼び出し能力を拡張するエージェントアーキテクチャの基盤。 |
| 13 | ツール使用・API連携 | Enhancing Model Context Protocol (MCP) with Context-Aware Server Collaboration | Li et al. | 2025 | arXiv | 共有コンテキストメモリを用いた専門MCPサーバー間の協調により、タスク実行を効率化するCA-MCPを提案。 |
| 14 | ツール使用・API連携 | Help or Hurdle? Rethinking Model Context Protocol-Augmented LLMs | Wang et al. | 2025 | arXiv | MCPの理論的利点と実用上の課題のギャップを分析。ツール統合の実際の有用性を批判的に検討。 |
| 15 | ツール使用・API連携 | Agent Skills for Large Language Models: Architecture, Acquisition, Security, and the Path Forward | Brown et al. | 2026 | arXiv | スキルエンジニアリングの高次抽象化として、命令・ワークフロー・スクリプト・ドキュメントを統合したスキルバンドルを提案。 |
| 16 | マルチエージェント協調 | Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs | Zhang et al. | 2025 | arXiv | LLMベースマルチエージェントシステムの協調メカニズムに関する包括的サーベイ。アクター、構造、戦略、プロトコルの次元で分類。 |
| 17 | マルチエージェント協調 | Talk Structurally, Act Hierarchically: A Collaborative Framework for LLM Multi-Agent Systems | Liu et al. | 2025 | arXiv | 構造化コミュニケーションプロトコルと階層的精錬システムを導入し、誤出力やバイアスの問題に対処するTalkHierフレームワーク。 |
| 18 | マルチエージェント協調 | AgentsNet: Coordination and Collaborative Reasoning in Multi-Agent LLMs | Chen et al. | 2025 | arXiv | 分散コンピューティングの基本問題に基づくマルチエージェントベンチマーク。最大100エージェントの協調を評価。 |
| 19 | マルチエージェント協調 | Emergent Coordination in Multi-Agent Language Models | Kim et al. | 2025 | arXiv | プロンプト設計によりマルチエージェントLLMシステムを単なる集合体から高次の集合知へ誘導できるフレームワークを確立。 |
| 20 | マルチエージェント協調 | LLM Collaboration With Multi-Agent Reinforcement Learning | Li et al. | 2025 | arXiv | LLM協調をMARL問題としてモデル化。MAGRPOアルゴリズムにより応答効率と品質の両方を改善。 |
| 21 | マルチエージェント協調 | Agentic Large Language Models, a Survey | Wang et al. | 2025 | arXiv | エージェント型LLMの包括的サーベイ。マルチエージェントアーキテクチャ、協調パターン、フレームワーク比較を含む。 |
| 22 | マルチエージェント協調 | Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges | Zhang et al. | 2025 | arXiv | LLMエージェントの方法論中心の分類体系。アーキテクチャ基盤、協調メカニズム、進化経路を体系的に整理。 |