この記事では、厳しい制約の下でのエージェントの訓練方法として、段階的カリキュラム学習戦略を提案しています。この戦略は、初めは簡略化された制約条件で訓練を始め、徐々に本格的なデプロイ条件を導入することで、エージェントが段階的に要求を習得できるようにします。理論的分析と実証実験を通じて、提案する手法が従来のアプローチに比べて訓練を加速することが示され、特にLLMsを用いた場合には、出力の思考連鎖トークンを圧縮し、リソース制約のあるハードウェアでの推論速度を大幅に向上させることができると述べられています。この研究は、複雑な軌道制約の下で働くエージェントの効率とパフォーマンスを向上させるカリキュラム設計の可能性を示しています。