Temp-R1: A Unified Autonomous Agent for Complex Temporal KGQA via Reverse Curriculum Reinforcement Learning

Wed, 22 Apr 2026 08:20:56 GMT

### 저자

Zhaoyan Gong, Zhiqiang Liu, Songze Li, Xiaoke Guo, Yuanxiang Liu, Xinle Deng, Zhizhen Liu, Lei Liang, Huajun Chen, Wen Zhang

### 💡 개요

본 논문은 동적 사실과 복잡한 시간 제약을 포함하는 다단계 추론이 필요한 시간 지식 그래프 질의응답(TKGQA) 문제를 해결하기 위해 최초의 자율 종단 간 에이전트인 Temp-R1을 제안합니다. 인지 과부하를 줄이기 위해 외부 행동과 함께 전문 내부 행동을 포함하는 확장된 행동 공간을 활용하고, 쉬운 질문에 대한 지름길 학습을 방지하기 위해 역 커리큘럼 학습을 도입하여 어려운 질문부터 학습합니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- 복잡한 시간 제약을 가진 TKGQA 문제를 해결하기 위한 새로운 자율 에이전트 패러다임을 제시합니다.

- 역 커리큘럼 학습과 확장된 행동 공간을 통해 기존 방법론의 한계를 극복하고 성능을 크게 향상시켰습니다.

- 본 연구는 향후 더 복잡하고 동적인 질의응답 시스템 개발에 기여할 수 있습니다.

- 8B 매개변수 모델의 학습 및 추론 비용, 그리고 현실 세계의 더 방대하고 동적인 지식 그래프에 대한 일반화 가능성 등이 추가적인 연구 과제로 남습니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2601.18296)