論文の概要: Cognitive Friction: A Decision-Theoretic Framework for Bounded Deliberation in Tool-Using Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.30031v2
• Date: Wed, 01 Apr 2026 15:27:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-02 16:44:31.63611
• Title: Cognitive Friction: A Decision-Theoretic Framework for Bounded Deliberation in Tool-Using Agents
• Title（参考訳）: 認知摩擦(Cognitive Friction) - ツール・ユース・エージェントにおける境界記述のための決定論的枠組み
• Abstract要約: 拘束されないエージェントは、混雑下での過剰なツールの使用、時間の劣化による長期の熟考、曖昧な証拠の下での脆い振る舞いなど、系統的な障害モードを示す。 本稿では,これらの障害モードを認知摩擦(Cognitive Friction)の概念によって形式化する,統一的な意思決定理論フレームワークを提案する。 緊急医療診断グリッドとネットワークセキュリティトリアージグリッドの2つの制御されたシミュレーション環境上で,本フレームワークの有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous tool-using agents operating in networked environments must decide which information source to query and when to stop querying and act. Without principled bounds on information-acquisition costs, unconstrained agents exhibit systematic failure modes: excessive tool use under congestion, prolonged deliberation under time decay, and brittle behavior under ambiguous evidence. We propose the Triadic Cognitive Architecture (TCA), a unified decision-theoretic framework that formalizes these failure modes through the concept of Cognitive Friction. By synthesizing nonlinear filtering theory, congestion-dependent cost dynamics, and HJB optimal stopping, we model deliberation as a stochastic control problem over a joint belief-congestion state space, where information acquisition is explicitly priced by tool-dependent signal quality and live network load. Rather than relying on arbitrary heuristic stop-tokens or fixed query budgets, TCA derives an HJB-inspired stopping boundary and instantiates a computable rollout-based approximation of belief-dependent value-of-information with a net-utility halting condition. We validate the framework on two controlled simulation environments, the Emergency Medical Diagnostic Grid (EMDG) and the Network Security Triage Grid (NSTG), designed to isolate key decision-theoretic quantities under reproducible conditions. TCA reduces time-to-action while improving resource outcomes without degrading accuracy: over greedy baselines, TCA gains 36 viability points in EMDG and 33 integrity points in NSTG. Ablations confirm joint optimization of selection and stopping is essential; stopping rules alone recover at most 4 viability points. A sensitivity sweep over alpha, beta, lambda_S shows stable accuracy and interpretable tradeoffs; an empirical sweep over eta in {0, 0.1, 0.3, 0.5} confirms eta=0 is optimal on EMDG trajectories under high temporal urgency.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク環境で動作する自律的なツール利用エージェントは、どの情報ソースをクエリし、いつクエリや動作を停止するかを判断する必要がある。 情報取得コストの原則的な制限がなければ、制約のないエージェントは、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といった、体系的な障害モードを示す。 本稿では,これらの障害モードを認知摩擦(Cognitive Friction)の概念によって形式化する,統合的な意思決定理論フレームワークTCAを提案する。 非線形フィルタリング理論, 渋滞依存コストダイナミクス, およびHJBの最適停止を合成することにより, ツール依存信号品質とライブネットワーク負荷によって情報取得が明示的に価格付けされる連立信念・混雑状態空間上での確率的制御問題として, 議論をモデル化する。 TCAは、任意のヒューリスティックな停止トークンや固定的なクエリ予算に頼るのではなく、HJBにインスパイアされた停止バウンダリを導出し、信頼に依存した情報の計算可能なロールアウトに基づく近似をネット有効性停止条件でインスタンス化する。 再現性のある条件下で重要な決定理論量の分離を目的とした,救急医療診断グリッド (EMDG) とネットワークセキュリティトリアージグリッド (NSTG) の2つの制御されたシミュレーション環境上で,この枠組みを検証した。 TCAは、資源の処理時間を短縮し、精度を低下させることなく、リソースの処理時間を短縮する: 強欲なベースラインを超えると、EMDGでは36の生存ポイント、NSTGでは33の完全ポイントを得る。 アブレーションは選択と停止の共同最適化が不可欠であることを確認する。 0, 0.1, 0.3, 0.5} において eta=0 が EMDG 軌道上で高い時間的緊急度で最適であることを実証的に確認する。

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