はじめに Graph-Augmented Tree Search は、強化学習と探索木を統合する手法です。高次元の状態空間に対して、探索木の分岐を現実的な範囲に絞りつつ、方策の改善を継続的に行います。従来の強化学習は価値の近似と反復更新に依存しますが、探索木の構造を併用することで、未知の分岐を事前評価し、失敗を最小化します。次に、Layered World Models は環境を階層的に表現して長期計画の安定性を高める設計思想です。低レベルの動作と高レベルの戦略を分離することで、学習データの再利用性と計画の長距離展開を両立します。 LightRAG/GraphRAG の活用は、エージェントが関連する世界知識を動的に取得・更新する仕組みを提供します。内部知識と外部情報を橋渡しすることで、推論の現実性と適応性を高めます。SearXNG検索を組み合わせることで、論文の背景技術・先行研究・実装例・コミュニティの反応を補足情報として参照でき、研究の全体像を把握しやすくします。 この導入では、現実世界のタスクでの適用が最も期待される点を挙げます。ロボティクス、ゲームAI、自動運転など、ダイナ