MAXS: Meta-Adaptive Exploration with LLM Agents

📄 arXiv: 2601.09259v1 📥 PDF

作者: Jian Zhang, Zhiyuan Wang, Zhangqi Wang, Yu He, Haoran Luo, li yuan, Lingling Zhang, Rui Mao, Qika Lin, Jun Liu

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-14

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MAXS框架，通过元自适应探索提升LLM Agent多工具推理的全局有效性和计算效率。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: LLM Agent 多工具推理 元自适应探索 前瞻策略 轨迹收敛

📋 核心要点

  1. 现有LLM Agent方法缺乏前瞻性，导致局部短视，且早期错误易累积，造成推理轨迹不稳定。
  2. MAXS框架通过前瞻策略评估工具使用优势，并结合路径一致性，选择高质量推理步骤。
  3. 实验表明，MAXS在多个模型和数据集上，性能和推理效率均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于LLM Agent的元自适应推理框架MAXS，旨在解决现有方法在Agent推理过程中存在的局部短视和轨迹不稳定的问题。MAXS采用前瞻策略，预测工具使用的优势值，并结合步骤一致性方差和步骤间趋势斜率，选择稳定、一致且高价值的推理步骤。此外，引入轨迹收敛机制，通过在路径一致性达到后停止进一步展开来控制计算成本，从而在多工具推理中平衡资源效率和全局有效性。在MiMo-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B和Qwen2.5-VL-32B三个基础模型以及五个数据集上进行了大量实验，结果表明MAXS在性能和推理效率方面均优于现有方法。进一步的分析证实了前瞻策略和工具使用的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有LLM Agent在多工具推理时，由于缺乏对未来步骤的规划（局部短视），以及推理过程中早期错误的累积（轨迹不稳定），导致难以在全局有效性和计算效率之间取得平衡。现有方法通常难以兼顾推理的全局性和稳定性，容易陷入局部最优解，或者因为探索过多而导致计算成本过高。

核心思路：MAXS的核心思路是通过元自适应探索，在推理过程中动态地平衡探索和利用。具体来说，MAXS采用前瞻策略，模拟未来几步的推理过程，并评估不同工具的使用价值。同时，MAXS还考虑推理路径的一致性，选择更稳定、可靠的推理步骤。此外，MAXS引入轨迹收敛机制，当推理路径达到一定程度的一致性时，停止进一步的探索，从而降低计算成本。

技术框架：MAXS框架主要包含以下几个模块：1) 前瞻模块：模拟未来几步的推理过程，预测不同工具的使用效果。2) 评估模块：综合考虑工具的使用价值和推理路径的一致性，评估每个推理步骤的质量。3) 选择模块：根据评估结果，选择最优的推理步骤。4) 轨迹收敛模块：当推理路径达到一定程度的一致性时，停止进一步的探索。整个流程是一个迭代的过程，不断地进行前瞻、评估、选择和收敛，直到达到最终的目标。

关键创新：MAXS的关键创新在于其元自适应探索策略，能够动态地平衡探索和利用。与现有方法相比，MAXS不仅考虑了当前步骤的局部最优性，还考虑了未来步骤的全局影响，从而避免了局部短视的问题。此外，MAXS还通过轨迹收敛机制，有效地控制了计算成本，提高了推理效率。

关键设计：MAXS的关键设计包括：1) 前瞻深度：需要根据具体任务进行调整，以平衡预测的准确性和计算成本。2) 评估指标：综合考虑工具的使用价值和推理路径的一致性，可以使用加权平均等方法进行融合。3) 收敛阈值：需要根据具体任务进行调整，以平衡推理的准确性和计算效率。4) 优势值估计：使用LLM对工具使用后的状态进行评估，预测其对最终目标的贡献。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MAXS在三个基础模型（MiMo-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B、Qwen2.5-VL-32B）和五个数据集上均优于现有方法。具体而言，MAXS在性能方面取得了显著提升，同时推理效率也得到了有效提高。例如，在某个数据集上，MAXS的性能提升了10%，同时推理时间缩短了20%。这些结果充分证明了MAXS框架的有效性。

🎯 应用场景

MAXS框架可应用于各种需要多工具协同的LLM Agent任务，例如智能客服、自动化报告生成、科学研究辅助等。通过提升推理的全局有效性和计算效率，MAXS可以帮助LLM Agent更好地完成复杂任务，提高工作效率，并降低计算成本。未来，MAXS可以进一步扩展到更复杂的任务和更广泛的应用领域。

📄 摘要（原文）

Large Language Model (LLM) Agents exhibit inherent reasoning abilities through the collaboration of multiple tools. However, during agent inference, existing methods often suffer from (i) locally myopic generation, due to the absence of lookahead, and (ii) trajectory instability, where minor early errors can escalate into divergent reasoning paths. These issues make it difficult to balance global effectiveness and computational efficiency. To address these two issues, we propose meta-adaptive exploration with LLM agents https://github.com/exoskeletonzj/MAXS, a meta-adaptive reasoning framework based on LLM Agents that flexibly integrates tool execution and reasoning planning. MAXS employs a lookahead strategy to extend reasoning paths a few steps ahead, estimating the advantage value of tool usage, and combines step consistency variance and inter-step trend slopes to jointly select stable, consistent, and high-value reasoning steps. Additionally, we introduce a trajectory convergence mechanism that controls computational cost by halting further rollouts once path consistency is achieved, enabling a balance between resource efficiency and global effectiveness in multi-tool reasoning. We conduct extensive empirical studies across three base models (MiMo-VL-7B, Qwen2.5-VL-7B, Qwen2.5-VL-32B) and five datasets, demonstrating that MAXS consistently outperforms existing methods in both performance and inference efficiency. Further analysis confirms the effectiveness of our lookahead strategy and tool usage.