潜在推論とテキストによる対話を動的に切り替える「Hybrid Reasoning Agents」

論文の著者であるJiaru Zouは、潜在推論とテキストベースの対話を一つの生成過程の中で動的に切り替えるLLMエージェント「HybridAgents」を提案した。論文は2026年10月にarXivへ投稿された。

arXiv.orgに投稿された論文「Hybrid Reasoning Agents」は、Jiaru Zouによるものである。論文は、潜在推論（latent reasoning）とテキストベースのツール対話を統合するLLMエージェントのアーキテクチャ「Hybrid Reasoning Agents（HybridAgents）」を提示している。論文の長さは45ページで、図は12点である。

提案アーキテクチャ

HybridAgentsは、統一された生成過程の中で潜在推論とテキストベースの対話の間を動的に移行する。その移行を担うのが軽量な「HybridLink」であり、テキストモードと潜在モードの切り替えを可能にする。

さらに、連続的なワーキングメモリを備え、複数ターンにわたってハイブリッドな文脈を保持する。

学習手法と評価

著者は、事後学習アルゴリズムとして「HybridSFT」と「HybridRL」を開発した。

評価は3つのモデル規模で行われ、数学、科学、医療、検索、エージェント型推論を含む11のベンチマークにわたって実施された。

報告された性能

著者らは、テキストベースと潜在型の両方の手法を含むフロンティアのLLMエージェントおよびエージェント型フレームワークと比較した結果を報告している。

• 性能が10.4%向上したとされる
• トークン数が35.5%-54.7%削減された
• 推論速度が1.8x-2.6x高速化された
• コストが2.7x-3.7x削減された

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出典

• arXiv.org「Hybrid Reasoning Agents」
• https://arxiv.org/abs/2610.18861