論文の概要: Metacognitive Self-Correction for Multi-Agent System via Prototype-Guided Next-Execution Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14319v1
- Date: Thu, 16 Oct 2025 05:35:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.736836
- Title: Metacognitive Self-Correction for Multi-Agent System via Prototype-Guided Next-Execution Reconstruction
- Title（参考訳）: プロトタイプ誘導次実行再構成によるマルチエージェントシステムのメタ認知自己補正
- Abstract要約: 大規模言語モデルに基づくマルチエージェントシステムは、協調的な問題解決において優れているが、エラーのカスケードには脆弱である。
我々は,MASにリアルタイム,教師なし,ステップレベルの誤り検出と自己補正を付与するメタ認知フレームワークMASCを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.51530390018909
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Model based multi-agent systems (MAS) excel at collaborative problem solving but remain brittle to cascading errors: a single faulty step can propagate across agents and disrupt the trajectory. In this paper, we present MASC, a metacognitive framework that endows MAS with real-time, unsupervised, step-level error detection and self-correction. MASC rethinks detection as history-conditioned anomaly scoring via two complementary designs: (1) Next-Execution Reconstruction, which predicts the embedding of the next step from the query and interaction history to capture causal consistency, and (2) Prototype-Guided Enhancement, which learns a prototype prior over normal-step embeddings and uses it to stabilize reconstruction and anomaly scoring under sparse context (e.g., early steps). When an anomaly step is flagged, MASC triggers a correction agent to revise the acting agent's output before information flows downstream. On the Who&When benchmark, MASC consistently outperforms all baselines, improving step-level error detection by up to 8.47% AUC-ROC ; When plugged into diverse MAS frameworks, it delivers consistent end-to-end gains across architectures, confirming that our metacognitive monitoring and targeted correction can mitigate error propagation with minimal overhead.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルに基づくマルチエージェントシステム(MAS)は、協調的な問題解決において優れているが、カスケードエラーに対して脆弱なままである。
本稿では,MASにリアルタイム,教師なし,ステップレベルの誤り検出と自己補正を実現するメタ認知フレームワークMASCを提案する。
MASCは,(1)クエリとインタラクションの履歴から次のステップの埋め込みを予測して因果一貫性を捉えるNext-Execution Reconstruction,(2)通常のステップの埋め込みに先立ってプロトタイプを学習するPrototype-Guided Enhancement,の2つの相補的な設計を通じて,検出を履歴条件付き異常スコアとして再考し,それをスパースコンテキスト(例えば初期ステップ)下での再構成と異常スコアの安定化に利用する。
異常ステップがフラグ付けされると、MASCは修正エージェントをトリガーして、情報が下流に流れる前にエージェントの出力を更新する。
さまざまなMASフレームワークにプラグインされると、アーキテクチャ全体にわたって一貫したエンドツーエンドのゲインを提供し、メタ認知的な監視とターゲットの修正によって、オーバーヘッドを最小限に抑えられることを確認します。
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