出典：VentureBeat
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GoogleとUC Santa Barbaraの研究者は、AIエージェントがツール呼び出しと計算リソースを効率的に使えるようにする新フレームワークを発表しました。
AIエージェントがウェブ閲覧などの外部ツールを呼び出す際、トークン消費・コンテキスト長・API費用が急増する問題が指摘されていました。
研究チームは、予算を意識させる信号がなければエージェントが行き詰まりのパスに多数のツール呼び出しを費やしてしまうと説明しています。
Budget Trackerはプロンプトレベルのプラグインとして動作し、追加学習なしでエージェントに残リソースを継続的に通知します。
実験の結果、Budget Trackerの導入だけで検索呼び出しが40.4%、ブラウズ呼び出しが19.9%、総コストが31.3%削減されました。
BATSはBudget Trackerに計画モジュールと検証モジュールを加えた包括的フレームワークで、予算に応じて掘り下げるか方針転換するかを動的に判断します。
BrowseComp벤치마ークでは、Gemini 2.5 Proを用いてReActの12.6%から24.6%へと精度が約2倍向上しました。
コスト面でも、BATSは23セント程度で従来の並列スケーリング手法（50セント超）と同等以上の精度を達成しています。
研究者らは「推論と経済性は不可分になる」と述べており、将来のモデルは価値を考慮した推論が求められると展望しています。
本技術は複雑なコードベース管理・競合調査・コンプライアンス監査など、長期にわたるエンタープライズ用途の実用化を加速させると期待されています。