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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.30031v3
• Date: Thu, 02 Apr 2026 16:42:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-03 14:21:09.273691
• 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
• Authors: Davide Di Gioia,
• Abstract要約: 制約のないツール使用エージェントは、どの情報ソースをクエリして実行するかを決めなければなりません。 本稿では,これらの障害モードを認知的摩擦によって形式化する決定論的枠組みであるTCAを提案する。 我々は,TCAを2つの制御された環境において,停止品質,混雑時の行動選択,時間的緊急性の分離を図った。
• 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 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 decision-theoretic framework that formalizes these failure modes via cognitive friction. By combining nonlinear filtering, congestion-dependent cost dynamics, and HJB optimal stopping, TCA models deliberation as stochastic control over a joint belief-congestion state, explicitly pricing information by tool signal quality and live network load. TCA yields an HJB-inspired stopping boundary and a computable rollout-based approximation of belief-dependent value-of-information with a net-utility halting condition. We validate TCA in two controlled environments (EMDG and NSTG) designed to isolate stopping quality, action selection under congestion, and temporal urgency. TCA improves resource outcomes while reducing time-to-action without degrading accuracy, gaining 36 viability points in EMDG and 33 integrity points in NSTG over greedy baselines. Ablations show that selection and stopping must be optimized jointly, as stopping rules alone recover at most 4 viability points. Sensitivity sweeps over alpha, beta, and lambda_S yield stable accuracy and interpretable trade-offs, and a continuation-value sweep over eta values 0, 0.1, 0.3, and 0.5 finds eta equal to zero is optimal under high temporal urgency. Finally, we demonstrate an illustrative instantiation around a black-box LLM on a memorisation-free corpus, where the same stopping principle executes using empirically computable uncertainty and value-of-information proxies.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク環境におけ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、いつクエリとアクション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的摩擦によって形式化する決定論的枠組みであるTCAを提案する。 非線形フィルタリング,渋滞依存コストダイナミクス,およびHJB最適停止を組み合わせることで,TCAモデルは,共同信条・混雑状態に対する確率的制御,ツール信号品質とライブネットワーク負荷による情報明示的に価格設定を行う。 TCAは、HJBにインスパイアされた停止境界と、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、ネットユーティリティ停止条件で得る。 本研究は,2つの制御された環境(EMDGとNSTG)におけるTCAの有効性を検証した。 TCAは、正確性を損なうことなく、リソースの処理時間を短縮し、EMDGでは36点、NSTGでは33点を得る。 アブレーションは、選択と停止を共同で最適化する必要があることを示している。 感度はアルファ、ベータ、ラムダ_Sで安定な精度と解釈可能なトレードオフをもたらし、eta値 0, 0.1, 0.3, 0.5 上の継続値のスイープは、高時間緊急時にはeta に等しい eta が最適である。 最後に,暗記のないコーパス上で,ブラックボックスLCMの周辺に,経験的に計算可能な不確かさと情報の価値のプロキシを用いて,同じ停止原理が実行されることを示す。

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