# BRANE BRANE（Building Retrieval Agents via Natural language Expressions）は、UC Berkeley、UW、Microsoft Azure Research の研究チームが開発した検索エージェント向けパイプライン構成最適化フレームワーク。 従来のワークロード単位の静的構成（固定パイプライン）や LLM 単体ルーティングと異なり、検索器、取得深度 $k$、合成戦略（LLM単体、直接連結、チャンク要約、エージェント反復ループ）、LLM モデルを含むパイプライン全体をクエリ単位で動的に選択する。オフラインでフロンティアLLMが提案したワークロード特化型の二値クエリ特性（$d \approx 10$）を安価な LLM で抽出し、パレート構成ごとの軽量分類器（XGBoost/LightGBM等）で正解確率を予測してラグランジュ緩和に基づき推論時に最適構成を選択する。(Source: [[@2026__arXiv__Natural Language Query to Configuration for Retrieval Agents]]) ## 関連 - ソース: [[@2026__arXiv__Natural Language Query to Configuration for Retrieval Agents]] - 主な研究者: [[Melissa Z. Pan]] / [[Matei Zaharia]] / [[Esha Choukse]] - 概念: [[LLM向け情報検索]] / [[LLM推論設計空間探索]] / [[LLMエージェント]]