概要

Agent-Omitは「Agentic Reinforcement Learning」を通じて、LLMベースのエージェントが状況に応じて内部的な思考（chain-of-thought）や外部観察（追加的なAPI呼び出しや情報取得）を省略するかどうかを学習するための研究用コードベースです。目的は、性能（タスク成功率や正答率）を極端に落とさずに、無駄なトークン生成や観察取得を削減することで実行コストと遅延を下げることにあります。AgentOmit-Gymで省略の影響を測定し、AgentOmit-RLでエージェントを訓練する構成を備え、論文・実験再現に適した例や設定が同梱されています。

リポジトリの統計情報

• スター数: 4
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 4
• コミット数: 30
• ファイル数: 5
• メインの言語: Python

主な特徴

• LLMエージェント向けの「思考・観察省略（omit）」戦略を学習するための環境と学習スクリプトを分離して提供。
• 実験再現を意識したサンプルコード（example）とテスト（conftest.py）を同梱。
• 研究論文（arXiv）に基づく設計で、性能とコストのトレードオフを報酬で明示的に扱う。
• 将来的なPyPIパッケージ化やドキュメント整備の準備が進行中（READMEバッジより）。

技術的なポイント

本プロジェクトの技術的核は「エージェント化された強化学習枠組み」を用いて、いつ追加的な推論ステップ（たとえば内部チェインオブソートや外部API観察）を挟むかを決定する方策を学ぶ点にあります。具体的には、環境（AgentOmit-Gym）がタスク遂行中に発生する観察や追加情報の取得を「アクション」として扱い、これらのアクションにはコスト（追加トークン、APIレイテンシ、料金）を割り当てます。一方でタスク成功に対する報酬を与えることで、方策は「必要なときだけ観察・思考を行う」バランスを学習します。実装面では、LLMをポリシーとして扱うためのインターフェースを用意し、観察のマスク化や段階的（adaptive）な思考スキップを試せる設計になっています。

この設計は、以下の点で研究的価値があります：1) 報酬設計により「効率性（省トークン）」と「正確性（タスク性能）」のトレードオフを量的に評価できる、2) Gym互換の環境により既存の強化学習アルゴリズム（例：方策勾配法やPPOなど）で容易に試験可能、3) 実験ログやメトリクス（成功率、平均トークン数、観察回数）を用いて省略方針の有効性を解析できる点です。さらに、モジュラーな実装により別のLLMや報酬関数、観察コストモデルへの差し替えが容易であり、実運用でのAPIコスト削減や応答遅延軽減といった応用につながります。READMEでは著者らの論文（arXiv）への参照があり、理論・実験の詳述はそちらで確認できます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• AgentOmit-Gym: dir
• AgentOmit-RL: dir
• README.md: file
• conftest.py: file
• example: dir

まとめ

LLMエージェントの「必要なときだけ思考・観察する」運用を目指す有望な研究実装です。

リポジトリ情報：

• 名前: Agent-Omit
• 説明: Agent-Omit: Training Efficient LLM Agents for Adaptive Thought and Observation Omission via Agentic Reinforcement Learning
• スター数: 4
• 言語: Python
• URL: https://github.com/usail-hkust/Agent-Omit
• オーナー: usail-hkust
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/114993847?v=4

READMEの抜粋：

Agent-Omit: Training Efficient LLM Agents for Adaptive Thought and Observation Omission via Agentic Reinforcement Learning (PDF)

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