ReSum解説：LLMエージェントの長距離探索を解き放つ！

論文要約

紹介論文

今回紹介する論文はReSum: Unlocking Long-Horizon Search Intelligence via Context
Summarizationという論文です。

https://arxiv.org/pdf/2509.13313v1.pdf

この論文を一言でまとめると

ReSum論文を徹底解説。LLMエージェントの課題であるコンテキスト制限を、要約で克服するReSumの革新的なアプローチを、中級者にも分かりやすく解説。ReSumの仕組み、実験結果、そして実用的な応用まで、幅広くカバーします。

はじめに：LLMエージェントの限界とReSumの登場

近年のAI技術の進化、特にLLM（大規模言語モデル）の発展は目覚ましいものがあります。LLMを基盤としたWebエージェントは、その高い知識処理能力を活かし、様々なタスクで目覚ましい成果を上げています。

しかし、従来のLLMエージェントには、解決すべき課題が残されています。それがコンテキストウィンドウの制限です。

コンテキストウィンドウとは？

LLMが一度に処理できるテキストの長さを指します。この制限により、エージェントは長文の情報を扱うことが難しく、複雑なタスクにおいては、その能力を十分に発揮できない場合があります。

特に、複数のエンティティ、複雑な関係性、高い不確実性などが絡み合う複雑なクエリを扱う場合、従来のReActパラダイムでは、エージェントが完全な解決策に到達する前に、コンテキストウィンドウを使い果たしてしまうという問題がありました。

ReActパラダイムとは？

LLMエージェントが、Thought（思考）、Action（行動）、Observation（観察）を繰り返すことでタスクを達成する手法です。しかし、ReActでは、全てのインタラクションを対話履歴に追加するため、コンテキストウィンドウの制限にすぐに達してしまうのです。

LLMエージェントは、Webを積極的に検索・閲覧し、多様なソースから事実を抽出し、ユーザー固有で最新の情報に基づいて回答を合成する能力を持っています。しかし、複雑なクエリに対する信頼性と包括的な回答の実現は容易ではありません。

このような背景から、新たなパラダイム「ReSum」が登場しました。ReSumは、定期的なコンテキストの要約を通じて、LLMエージェントに無期限の探索を可能にする革新的なアプローチです。

ReSumは、インタラクションの履歴をコンパクトな推論状態に変換することで、コンテキストの制約を回避しながら、以前の発見を認識し続けることを可能にします。つまり、ReSumは、長距離の情報を効率的に処理し、複雑なタスクをより効果的に解決するための鍵となるのです。

ReSumは、LLMエージェントの可能性を最大限に引き出すための、新たな道筋を示すものと言えるでしょう。次章では、ReSumの具体的な仕組みについて、さらに詳しく解説していきます。

ReSumとは？：コンテキスト要約による長距離探索の実現

前のセクションでは、LLMエージェントが抱えるコンテキスト制限という課題と、それを解決するReSumの概要について解説しました。このセクションでは、ReSumの核心となる仕組みを詳しく見ていきましょう。ReSumは、コンテキスト要約という手法を用いることで、LLMエージェントがより長距離の探索を効率的に行えるようにする革新的なパラダイムです。

コンテキスト要約の重要性

LLMエージェント、特にWebエージェントは、複雑なタスクをこなすために大量の情報を処理する必要があります。しかし、LLMには一度に処理できるテキスト量に上限があります（コンテキストウィンドウ）。従来のReActのような手法では、思考、行動、観察の全てを対話履歴に追加していくため、すぐにコンテキストウィンドウが上限に達してしまい、十分な探索を行う前に処理が打ち切られてしまうという問題がありました。

ReSumは、この問題を解決するために、定期的に対話履歴を要約し、コンパクトな推論状態に変換します。これにより、LLMエージェントは、過去の重要な情報を保持しながら、コンテキストウィンドウの制限に縛られずに探索を続けることができるのです。

ReActとの違い

ReSumとReActの最も大きな違いは、コンテキストの扱い方にあります。ReActは、すべての情報を履歴として蓄積していくのに対し、ReSumは、必要に応じて情報を要約し、履歴を圧縮します。この違いを、論文に掲載されているFigure 1を参考に見てみましょう。

Figure 1: ReActとReSumのパラダイム比較 (論文より引用)

ReActでは、探索が進むにつれてコンテキストが肥大化し、最終的には処理できなくなってしまいます。一方、ReSumでは、定期的な要約によってコンテキストが圧縮されるため、より深い探索が可能になります。

ポイント

  • ReAct: 全ての情報を履歴として蓄積
  • ReSum: 定期的に情報を要約し、履歴を圧縮

ReSumによる効率的な探索

ReSumは、単にコンテキストを圧縮するだけでなく、効率的な探索を可能にするための工夫が凝らされています。例えば、ReSumは、以下の要素を考慮して要約を作成します。

  • 重要な手がかりや証拠の抽出: 長文の対話履歴から、タスクの達成に不可欠な情報を特定します。
  • 情報ギャップの特定: 現在不足している情報を明確にし、次の探索の方向性を示唆します。
  • Web検索コンテキストの考慮: Web検索特有の情報を理解し、適切な要約を作成します。

これらの工夫により、ReSumは、LLMエージェントが無駄な情報に惑わされることなく、効率的に探索を進めることを可能にしています。

まとめ

ReSumは、コンテキスト要約という強力な武器を手に入れることで、LLMエージェントの長距離探索能力を飛躍的に向上させる革新的なパラダイムです。次のセクションでは、ReSumをさらに進化させたReSum-GRPOについて解説します。

ReSum-GRPO：要約条件付き推論によるパラダイム適応

前セクションでは、ReSumがコンテキスト制限を克服し、長距離探索を実現する仕組みについて解説しました。しかし、ReSumの真価を発揮するためには、エージェント自体がこの新しいパラダイムに適応する必要があります。そこで登場するのが、ReSum-GRPOです。本セクションでは、ReSum-GRPOアルゴリズムの詳細を解説し、RLによるReSumのパラダイム適応、ReSumTool-30Bの役割、そして長距離軌跡における学習効率の向上について掘り下げていきます。

ReSumパラダイムへの適応：強化学習（RL）の活用

ReSumは、既存のLLMエージェントに比較的容易に組み込むことができますが、そのポテンシャルを最大限に引き出すには、エージェントが要約を活用した推論を効果的に学習する必要があります。ReSumの開発チームは、この課題に対し、強化学習（RL）を用いるというスマートな解決策を提示しました。具体的には、ReSum-GRPO (ReSum – Grouped Proximal Policy Optimization) と呼ばれるアルゴリズムを開発し、エージェントが自己進化を通じてReSumパラダイムに適応できるように設計されています。

従来の教師ありファインチューニングでは、専門家レベルのReSum軌跡データが必要となり、エージェントが既に獲得しているスキルを上書きしてしまうリスクがありました。しかし、RLを用いることで、エージェントは自身の経験から学習し、既存の推論能力を損なうことなく、ReSumパラダイムを習得できるのです。

ReSum-GRPO：アルゴリズムの詳細

ReSum-GRPOは、基本的なGRPO (Grouped Proximal Policy Optimization) の手順を踏襲していますが、長距離軌跡を扱うためにいくつかの重要な修正が加えられています。

  • 軌跡の分割: コンテキスト制限に近づくと、エージェントはReSumTool-30Bを呼び出して会話を圧縮し、要約された状態から推論を継続します。このプロセスにより、完全な軌跡が複数のセグメントに自然に分割されます。
  • 報酬の計算: セグメントごとに個別の報酬を設計する代わりに、軌跡レベルで統一された報酬シグナルを利用します。具体的には、最後のセグメントから最終的な回答を抽出し、LLMを評価器として用いて、回答の正確さを評価します。
  • 利点（Advantage）のブロードキャスト: 軌跡レベルで計算された利点を、その軌跡内のすべてのセグメントにブロードキャストします。このメカニズムにより、エージェントは圧縮された状態から効果的に推論し、高品質な要約を生成するための情報を戦略的に収集するよう促されます。

ReSumTool-30B：要約を制する者が、長距離探索を制す

ReSum-GRPOにおいて、ReSumTool-30Bは非常に重要な役割を果たします。ReSumTool-30Bは、汎用的なLLMではなく、Web検索コンテキストにおける会話要約に特化して訓練されたLLMです。長文のインタラクションから重要な手がかりや証拠を抽出し、情報のギャップを特定し、次のステップの方向性を強調するように設計されています。

ReSumTool-30Bの存在により、エージェントは単に会話を圧縮するだけでなく、タスク達成に不可欠な情報を効率的に抽出し、保持することが可能になります。この点が、ReSum-GRPOが他の手法よりも優れている理由の一つです。

長距離軌跡における学習効率の向上

ReSum-GRPOは、長距離軌跡における学習効率を向上させるために、いくつかの工夫が凝らされています。

  • セグメント化されたロールアウト: ReSum-GRPOは、要約が発生した場合にのみ、長距離軌跡を修正します。短距離軌跡は標準的なGRPOと同じように処理されるため、学習効率が損なわれることはありません。
  • 利点のブロードキャスト: 軌跡レベルの利点をすべてのセグメントにブロードキャストすることで、エージェントは効果的な要約の利用と、高品質な要約に繋がる情報収集を同時に学習できます。

数式で見るReSum-GRPO

ReSum-GRPOの理解を深めるために、論文に記載されている数式の一部を紹介します。

目的関数：

\( I_{GRPO}(\theta) = \mathbb{E}_{(q,a) \sim D, \{H_g\}_{g=1}^G} \left[ \frac{1}{G} \sum_{g=1}^G \sum_{i=1}^{n_g} \min \left( r_g^{(i)}(\theta), clip(r_g^{(i)}(\theta), 1 – \epsilon_{low}, 1 + \epsilon_{high}) \right) \right] \\

ここで、\( r_g^{(i)}(\theta) \) はセグメント \( i \) における確率比を表し、\( clip(r_g^{(i)}(\theta), 1 – \epsilon_{low}, 1 + \epsilon_{high}) \) はクリッピング関数を表します。

利点の計算:

\( A_g = \frac{R_g – \text{mean}(\{R_1, …, R_G\})}{\text{std}(\{R_1, …, R_G\})} \)

ここで、\( R_g \) は軌跡 \( g \) における報酬を表し、\( A_g \) はその軌跡の利点を表します。

これらの数式は、ReSum-GRPOがどのように学習を進めていくかを数学的に表現したものです。詳細については、ぜひ論文を参照してください。

まとめ

ReSum-GRPOは、ReSumパラダイムをエージェントに効果的に学習させるための強力なアルゴリズムです。RLによる自己進化、ReSumTool-30Bの活用、そして長距離軌跡における学習効率の向上により、ReSum-GRPOはLLMエージェントの長距離探索能力を最大限に引き出すことを可能にします。次のセクションでは、ReSumの有効性を裏付ける実験結果を詳細に分析していきます。

実験結果：ReSumの有効性

本セクションでは、ReSumの有効性を裏付ける実験結果を詳細に分析します。ReSumが、GAIA、BrowseComp-en、BrowseComp-zhといった知識集約的なタスクを評価する上で重要なベンチマークで、どのようなパフォーマンス向上を達成したのか、その詳細を見ていきましょう。また、ReSumを支えるReSumTool-30Bの性能や、ReSum-GRPOによる学習効果についても解説します。

ベンチマークと実験設定

ReSumの有効性を評価するために、以下の3つのベンチマークを使用しました。

* **GAIA:** 一般的なAIアシスタントの能力を測るベンチマークです。
* **BrowseComp-en:** Webブラウジング能力を評価する英語のベンチマークです。
* **BrowseComp-zh:** BrowseComp-enの中国語版です。

これらのベンチマークは、エージェントが広範な探索を必要とする複雑なクエリを多く含んでおり、コンテキスト制限を克服するReSumの能力を評価するのに適しています。実験では、様々なスケールのWebエージェントを使用し、ReSumを適用した場合のパフォーマンスをReActと比較しました。

ReSumのパフォーマンス向上

実験の結果、ReSumはReActと比較して平均で4.5%の絶対的な改善をもたらしました。さらに、ReSum-GRPOによる学習を行うことで、最大8.2%の改善が見られました。これは、ReSumがコンテキスト制限を克服し、より効果的な長距離探索を可能にすることを示しています。

特に注目すべきは、わずか1Kのトレーニングサンプルで学習させたWebResummer-30B（WebSailor-30BのReSum-GRPOトレーニング版）が、BrowseComp-zhで33.3%、BrowseComp-enで18.3%のPass@1を達成し、既存のオープンソースWebエージェントを凌駕したことです。Pass@1は、1回の試行で正解にたどり着く確率を示す指標であり、この結果はReSumの有効性を強く示唆しています。

**Pass@1とは？**
Pass@1は、生成された回答が正解と一致する確率を示す指標です。Pass@1が高いほど、エージェントの回答精度が高いことを意味します。

ReSumTool-30Bの性能

ReSumの性能を支える重要な要素の一つが、コンテキスト要約を行うReSumTool-30Bです。実験では、ReSumTool-30Bが、より大規模なモデルと同等の性能を達成しながら、展開効率を維持することが示されました。これは、ReSumTool-30Bがタスク固有の情報を効率的に抽出し、要約する能力が高いことを意味します。

例えば、BrowseComp-zhにおいて、ReSumTool-30Bを搭載したReSumは13.7%のPass@1を達成し、Qwen3-235B(11.1%)やDeepSeek-R1-671B(13.0%)といった、より大規模なモデルを上回る結果となりました。

**ReSumTool-30Bのポイント**
* 長文のインタラクションから重要な手がかりや証拠を抽出
* 情報のギャップを特定
* 次のステップの方向性を強調

ReSum-GRPOによる学習効果

ReSum-GRPOは、強化学習を用いてReSumパラダイムをエージェントに学習させるためのアルゴリズムです。実験では、ReSum-GRPOによる学習が、エージェントのパフォーマンスを大幅に向上させることが示されました。

ReSum-GRPOを適用することで、WebSailor-3BはBrowseComp-zhにおいてPass@1が8.2%から20.5%に向上しました。これは、ReSum-GRPOがエージェントに要約条件付き推論を効果的に学習させ、長距離探索能力を高めることを示しています。

**ReSum-GRPOのメリット**
* 要約条件付き推論の学習
* 長距離探索能力の向上
* ReSumパラダイムへの適応

実験結果のまとめ

これらの実験結果から、ReSumはLLMエージェントの長距離探索能力を大幅に向上させることが示されました。ReSumは、コンテキスト制限を克服し、より複雑なタスクを解決するための強力なツールとなり得ます。

ReSumの有効性は、以下の3つのポイントに集約できます。

1. **パフォーマンス向上:** ReActと比較して平均4.5%の絶対的な改善、ReSum-GRPOトレーニング後には最大8.2%の改善。
2. **ReSumTool-30Bの高性能:** より大規模なモデルと同等の性能を達成しながら、展開効率を維持。
3. **ReSum-GRPOによる学習効果:** エージェントに要約条件付き推論を効果的に学習させ、長距離探索能力を向上。

これらの結果は、ReSumがLLMエージェントの可能性を最大限に引き出すための重要な一歩であることを示唆しています。

ReSumの実践的な応用：長距離探索の未来

ReSumは、LLMエージェントの可能性を大きく広げる、革新的なアプローチです。ここでは、ReSumが実際にどのような分野で応用できるのか、その未来展望を考察してみましょう。

複雑な質問応答

ReSumは、複数の情報源を統合し、複雑な制約条件を満たす回答を導き出す必要がある質問応答タスクに最適です。例えば、「〇〇という人物の、△△に関する最新の見解を、□□という情報源に基づいて教えて」といった、多段階の推論が必要な質問に、ReSumは効果を発揮します。

知識集約型タスク

専門知識を必要とするタスク、例えば、法律、医学、金融などの分野において、ReSumは、膨大な情報の中から関連情報を抽出し、正確な回答を生成するのに役立ちます。論文調査、特許検索、市場分析など、専門家による調査業務を効率化する可能性を秘めています。

意思決定支援

ReSumは、ビジネスにおける意思決定を支援する強力なツールとなり得ます。市場動向の分析、競合他社の戦略分析、リスク評価など、複雑な要素を考慮する必要がある意思決定において、ReSumは、必要な情報を整理し、意思決定者がより良い判断を下せるようサポートします。

ReSumは、Web検索、情報抽出、要約、推論などのタスクを組み合わせることで、より複雑な問題を解決できます。

ReSumの将来展望は非常に明るいと言えるでしょう。今後は、エージェント自身がインテリジェントに要約のタイミングを判断し、より効率的な情報探索を実現することが期待されます。また、専門家システム、バーチャルアシスタント、教育プラットフォームなど、様々なアプリケーションへの組み込みが進むことで、より多くの人々がReSumの恩恵を受けられるようになるでしょう。長距離探索におけるReSumの今後の発展に、大いに期待しましょう。

まとめ：ReSumでLLMエージェントの可能性を最大限に引き出す

ReSumは、LLMエージェントの長距離探索を可能にする革新的なアプローチです。従来のReActパラダイムの限界であったコンテキスト制限を、要約という形でスマートに克服し、より複雑なタスクへの挑戦を可能にしました。

ReSumの３つのポイント

1. コンテキスト要約: 会話履歴を圧縮し、重要な情報を保持
2. 長距離探索: コンテキスト制限を回避し、より深い探索を実現
3. 既存システムとの互換性: 最小限の変更で既存のLLMエージェントに統合可能

ReSumは、Web検索、情報抽出、意思決定支援といった分野で、LLMエージェントの潜在能力を最大限に引き出す鍵となります。

アクション

* ReSumの論文を読み、技術的な詳細を理解する。
* 自身のプロジェクトにReSumのアイデアを応用できないか検討する。
* ReSumTool-30Bなどの関連ツールを試し、その可能性を探る。

ReSumはまだ発展途上の技術ですが、LLMエージェントの未来を切り開く可能性を秘めています。今後の研究開発によって、より高度なタスクを自律的にこなせるエージェントが実現することを期待しましょう！

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