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arXiv cs.CLは7月9日(現地時間)、大規模言語モデル（LLM）ベースのWeb検索エージェントが直面する課題を克服する、新たな再帰委譲フレームワークWebSwarmに関する論文『WebSwarm: Recursive Multi-Agent Orchestration for Deep-and-Wide Web Search』を公開した。WebSwarmは、深い情報探索と広範なカバレッジを同時に実現する際の課題に対し、タスクの動的な分解、再帰的な拡張、エージェント間の協調を推論時に協調して構築するメカニズムを提案している。
大規模言語モデル（LLM）エージェントが社会構造下で行動する際、役割や聴衆、関係性によって発言内容が変化する可能性が示された。Arman Ghaffarizadeh氏、Danyal Mohaddes氏、Aliakbar Izadkhah氏、Shahriar Noroozizadeh氏らは2026年7月2日(現地時間)、arXiv cs.AIに公開した論文で、明示的な目標がプロンプトにない状況下でも、社会的構造がエージェントの公開発言を非公開チャネル (OTR) での発言と系統的に乖離させることを発見した。これにより、エージェントの評価は明示的な目標を超えて、潜在的な目標の検出にまで及ぶべきだと提言している。
arXiv cs.CRは2026年6月23日(現地時間)、ヒダヤット・アクシュ (Hidayet Aksu) 氏による論文「マエストロ・オーダー：モデル非依存のオーケストレーションフレームワーク (Maestro Order: A Model-Agnostic Orchestration Harness)」を公開した。本論文は、信頼性の低い単一のモデルを、信頼性の高い問題解決システムへと変換する、モデルに依存しないオーケストレーションフレームワーク「マエストロ・オーダー (Maestro Order)」を提案している。