arXiv、LLMエージェント新能力「bottling」提唱 コスト削減効果評価
arXiv cs.AIは2026年10月6日(現地時間)、論文『Agent in a Bottle: Can LLM Agents Turn Their Capabilities Into Cheap, Scalable Artifacts?』を公開した。同論文は、大規模言語モデル（LLM）エージェントが、高コストな個別のクエリを代替し、安価でスケーラブルなタスク特化型ソリューションを自律的に生成する能力、通称「bottling」を提唱。この能力を評価するため、新たにベンチマーク「BOTTLED」が導入されたと発表した。