GEPA-Curator、エージェント自己改善学習を強化 最大21.2%性能向上
arXiv (アーカイヴ) は2026年10月27日(現地時間)、ザック・ユー氏らが発表した研究論文において、大規模言語モデル (LLMs) を用いたエージェントの自己改善学習を強化する新たなフレームワーク「GEPA-Curator」を発表した。このフレームワークは、プロンプト最適化に利用するエージェントの経験を厳選することで性能を最大21.2%向上させ、既存手法が直面していた有用でない学習シグナルによる性能低下の問題解決を目指す。