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TL;DR: 長期エージェントの3大問題（誤差蓄積・コンテキスト腐敗・状態消失）を、Manager-Execute-Audit（MEA）ループで構造的に解決。WeaveBenchで51.8%→80.7%を達成しました。 LongHorizon-Harness: Advancing Long-Horizon Agents for Real-World Tasks ポイント 🔧 Manager: 実行軌跡の外でタスク状態を明示管理。ゴール・受け入れ基準・制約を含む「サブタスクコントラクト」を生成する ⚡ Executor: 過去の軌跡を持ち込まない、バジェット有界の新鮮コンテキストで各サブタスクを実行する 🔍 Auditor: 実行後に読み取り専用で独立検査。完了・整合性・状態更新を3分類でレポートし、ラウンド間の永続メモリとして機能する 🖥️ GUI/CLIハイブリッド: Managerがタスクに応じてインターフェースを選択。AgentAdapterでClaude Code・Codex CLI等を差し替え可能 📊 WeaveBench: PassRate 51.8%→80.7%、Design+60pp・Spatial/3D+50ppの大幅改善 🤖 OSWorld 2.0: Qwen 3.7-Plusで2.8%→8.3%（3倍）、Claude Opus 4.7で20.6%→35.3% 💻 Terminal-Bench: 69.7%→77.2%、かつトークン消費24%減（オーバーヘッドなし） 💡 Manager cost: 総トークンのたった2〜8%。Auditorが19〜38%でほとんどの追加コストを担う 「エージェント能力はモデル単体でなく、モデル＋ハーネス全体の性質」——この視点が長期エージェント設計の出発点になると思います。 #AIAgents# #LLM#

IROS2026はJournal Transferを加えて、以下の5件を発表します。#IROS2026# 1. A. Mustafa, R. Hanai, I. G. Ramirez-Alpizar, F. Marc Arden Erich, R. Nakajo, Y. Domae, and T. Ogata: ForceMapping: learning visual-force features from vision for soft objects manipulation 2. A. Mustafa, R. Hanai, I. G. Ramirez-Alpizar, F. Marc Arden Erich, R. Nakajo, Y. Domae, and T. Ogata: Non-Prehensile Throwing: A Reinforcement Learning Perspective 3. S. Fujita, H. Ichiwara, S. Sugano, and T. Ogata: Energy-Score Stabilized Attentive Mixture-Density Policy: A Lightweight Approach to Multimodal Robot Motion 4. X. Cai, H. Ichiwara, H. Hiruma, M. Yoshikawa, H. Ito, and T. Ogata: Stereo Multistage Spatial Attention for Real-Time Mobile Manipulation Under Visual Scale Variation and Disturbances 5. T. Tsukakoshi, T. Miyake, T. Ogata, Y. Wang, T. Akaishi, and S. Sugano: Close-Fitting Dressing Assistance Based on State Estimation of Feet and Garments with Semantic-based Visual Attention