論文の概要: The Triadic Cognitive Architecture: Bounding Autonomous Action via Spatio-Temporal and Epistemic Friction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.30031v1
• Date: Tue, 31 Mar 2026 17:30:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.952611
• Title: The Triadic Cognitive Architecture: Bounding Autonomous Action via Spatio-Temporal and Epistemic Friction
• Title（参考訳）: トライadic Cognitive Architecture: 時空間摩擦とてんかん摩擦による自律行動の境界
• Abstract要約: 現在の自律型AIエージェントは、認知的無重力状態で動作する。 本稿では,連続時間物理学における機械推論を基盤とした統合数学的枠組みであるTCAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current autonomous AI agents, driven primarily by Large Language Models (LLMs), operate in a state of cognitive weightlessness: they process information without an intrinsic sense of network topology, temporal pacing, or epistemic limits. Consequently, heuristic agentic loops (e.g., ReAct) can exhibit failure modes in interactive environments, including excessive tool use under congestion, prolonged deliberation under time decay, and brittle behavior under ambiguous evidence. In this paper, we propose the Triadic Cognitive Architecture (TCA), a unified mathematical framework that grounds machine reasoning in continuous-time physics. By synthesizing nonlinear filtering theory, Riemannian routing geometry, and optimal control, we formally define the concept of Cognitive Friction. We map the agent's deliberation process to a coupled stochastic control problem where information acquisition is path-dependent and physically constrained. Rather than relying on arbitrary heuristic stop-tokens, the TCA uses an HJB-motivated stopping boundary and instantiates a rollout-based approximation of belief-dependent value-of-information with a net-utility halting condition. Through empirical validation in a simulated Emergency Medical Diagnostic Grid (EMDG), we demonstrate that while greedy baselines over-deliberate under latency and congestion costs, the triadic policy reduces time-to-action while improving patient viability without degrading diagnostic accuracy in this environment.
• Abstract（参考訳）: 現在の自律型AIエージェントは、主にLarge Language Models (LLMs)によって駆動され、認知的重みのない状態で動作する。 その結果、ヒューリスティックなエージェントループ(例えばReAct)は、混雑下での過剰なツールの使用、時間の減衰による長期の熟考、曖昧な証拠による脆い振る舞いを含む、インタラクティブな環境での障害モードを示すことができる。 本稿では,連続時間物理学における機械推論を基盤とした統合数学的枠組みであるTCAを提案する。 非線形フィルタリング理論、リーマン経路幾何学、最適制御を合成することにより、認知摩擦の概念を正式に定義する。 エージェントの検証過程を,情報取得が経路依存的かつ物理的に制約されるような結合確率制御問題にマッピングする。 TCAは、任意のヒューリスティックな停止トークンに頼るのではなく、HJBをモチベーションとした停止境界を使い、信頼に依存した情報の近似をネット有効性停止条件でインスタンス化する。 シミュレーション救急医療診断グリッド(EMDG)における実証的検証により,グリーディベースラインは遅延と混雑コストで過度に検討される一方で,三進的政策は患者の生存性を向上しつつ,診断精度を低下させることなく,動作時間を短縮することを示した。

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