AIツール利用の落とし穴：過去の履歴が誤解を招く問題と解決策

AIエージェントのツール利用において、過去の対話履歴が現在のタスクに誤解を招く影響が指摘されています。本研究は、この「履歴汚染」がモデルの意思決定を大きく狂わせることを実証。その解決策として、信頼性の高い状態を教師とする新しい学習手法「ours」を提案し、Qwen3-1.7Bモデルで87.0%のツール利用精度を達成しました。これは、履歴の信頼性がAIツール利用の重要な課題であることを示しています。