論文の概要: DenoiseFlow: Uncertainty-Aware Denoising for Reliable LLM Agentic Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00532v1
• Date: Sat, 28 Feb 2026 08:11:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.246854
• Title: DenoiseFlow: Uncertainty-Aware Denoising for Reliable LLM Agentic Workflows
• Title（参考訳）: DenoiseFlow: 信頼性の高いLLMエージェントワークフローのための不確実性意識のDenoising
• Abstract要約: 我々は多段階推論過程をノイズMDPとして定式化する。 DenoiseFlowは3つの調整段階を通じてプログレッシブなdenoisingを行うクローズドループフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.319113495948294
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous agents are increasingly entrusted with complex, long-horizon tasks, ranging from mathematical reasoning to software generation. While agentic workflows facilitate these tasks by decomposing them into multi-step reasoning chains, reliability degrades significantly as the sequence lengthens. Specifically, minor interpretation errors in natural-language instructions tend to compound silently across steps. We term this failure mode accumulated semantic ambiguity. Existing approaches to mitigate this often lack runtime adaptivity, relying instead on static exploration budgets, reactive error recovery, or single-path execution that ignores uncertainty entirely. We formalize the multi-step reasoning process as a Noisy MDP and propose DenoiseFlow, a closed-loop framework that performs progressive denoising through three coordinated stages: (1)Sensing estimates per-step semantic uncertainty; (2)Regulating adaptively allocates computation by routing between fast single-path execution and parallel exploration based on estimated risk; and (3)Correcting performs targeted recovery via influence-based root-cause localization. Online self-calibration continuously aligns decision boundaries with verifier feedback, requiring no ground-truth labels. Experiments on six benchmarks spanning mathematical reasoning, code generation, and multi-hop QA show that DenoiseFlow achieves the highest accuracy on every benchmark (83.3% average, +1.3% over the strongest baseline) while reducing cost by 40--56% through adaptive branching. Detailed ablation studies further confirm framework-level's robustness and generality. Code is available at https://anonymous.4open.science/r/DenoiseFlow-21D3/.
• Abstract（参考訳）: 自律エージェントは、数学的推論からソフトウェア生成まで、複雑で長期にわたるタスクにますます信頼されている。 エージェントワークフローはそれらを多段階の推論チェーンに分解することでこれらのタスクを促進するが、信頼性はシーケンスが長くなるにつれて著しく低下する。 具体的には、自然言語命令の微妙な解釈誤りは、ステップ間で静かに結合する傾向がある。 この障害モードは意味的曖昧さを蓄積した。 既存のアプローチでは、静的な探索予算、リアクティブエラーリカバリ、不確実性を完全に無視するシングルパス実行に代えて、ランタイム適応性が欠如することが多い。 我々は,多段階の推論過程をノイズMDPとして形式化し,(1)ステップごとのセマンティック不確実性を推定すること,(2)高速な単一パス実行と並列探索の間のルーティングによる計算を適応的に割り当てること,(3)修正は影響に基づく根本原因のローカライゼーションによって対象のリカバリを実行すること,の3つの調整段階を通じてプログレッシブデノベーションを行うクローズドループフレームワークであるDenoiseFlowを提案する。 オンラインの自己校正は、決定境界を検証者からのフィードバックと継続的に整合させ、基調ラベルを必要としない。 数学的推論、コード生成、マルチホップQAにまたがる6つのベンチマークの実験では、DenoiseFlowは全てのベンチマーク(平均83.3%、最強のベースラインより+1.3%)で最高精度を達成し、適応分岐によるコストを40～56%削減している。 詳細なアブレーション研究はフレームワークレベルの堅牢性と一般性をさらに確認する。 コードはhttps://anonymous.4open.science/r/DenoiseFlow-21D3/で公開されている。

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