Googleなどの研究チームは、LLM（大規模言語モデル）エージェントの行動手順を明示的に管理・進化させる「Procedural Graph」を提案しました。

従来のLLMエージェントは、蓄積された履歴に基づいて次の行動を選択するため、タスクが長期化すると目的を見失ったり、不適切な順序でツールを呼び出したりする課題がありました。これに対し、Procedural Graphは「手続き、関係、手続き」の三つ組で構成されるグラフ構造を持ち、エージェントが次に何をすべきかを明示的に示します。

このフレームワークの大きな特徴は、自己進化機能にあります。LLMを用いたリファイナーが、失敗した軌跡と成功した軌跡を比較し、グラフの構造や属性を編集します。この際、検証データでの性能を維持または向上させる編集のみが適用される仕組みとなっています。これにより、手動でのエンジニアリングなしに、専門家が設計した構造を上回るグラフを構築することが可能です。

研究チームは、複数のデータセットとモデルを用いた検証において、Procedural Graphが従来のメモリベースのベースラインと比較して、一貫して高い性能を示すことを確認しています。

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