#LLMエージェント関連記事

arXiv、大規模言語モデルエージェントのメモリ評価研究を発表

arXivは2026年6月23日(現地時間)、大規模言語モデル (LLM) エージェントのメモリシステムに関する体系的な実験研究結果を発表した。既存の評価手法がエンドツーエンドのタスク成功指標 (F1, BLEU) に偏り、基盤となるシステムがブラックボックスとして扱われる現状に対し、本研究はデータ管理の視点から運用コスト、メモリモジュール間のアーキテクチャ上のトレードオフ、動的な知識更新下での堅牢性といったシステムレベルの課題を探求した。

リサーチ・論文 6月18日 20:23

シンガポール・韓国AI安全研、ツール利用LLMのデータ漏洩リスク評価

シンガポールAI安全研究所 (Singapore AI Safety Institute) と韓国AI安全研究所 (Korea AI Safety Institute) は6月16日(現地時間)、ツール利用型大規模言語モデル (LLM) エージェントにおけるデータ漏洩リスクに関する共同評価報告を発表した。この評価は、プロンプトインジェクションのような敵対的攻撃に加えて、ユーザーが通常の要求を行った際の非敵対的な利用時にも、LLMエージェントが機密情報を不注意に露呈する可能性に焦点を当てている。顧客サポートやDevOpsなど12の現実的なシナリオに基づき、データ認識不足やポリシー順守不足といった5種類のリスクを検証した。

リサーチ・論文 5月21日 04:19

LLMエージェントのランタイム設計手法を発表、SDBが重要primitiveに

論文投稿サイトarXiv cs.AIが2026年5月19日(現地時間)付けで報じたところによると、ヴァスンドラ・スリニヴァサン (Vasundra Srinivasan) 氏がプロダクションLLMエージェント向けランタイムアーキテクチャパターン選定および構成手法に関する論文を公開した。同論文では、LLMの確率的モデル出力と決定論的ソフトウェアシステムの境界を「確率-決定論的境界 (SDB)」と定義し、これがプロダクションエージェントランタイムの基盤をなす重要なprimitive（基本要素）であると主張している。