論文の概要: Beyond Fluency: Toward Reliable Trajectories in Agentic IR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04269v2
• Date: Sat, 11 Apr 2026 09:03:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 14:47:45.506763
• Title: Beyond Fluency: Toward Reliable Trajectories in Agentic IR
• Title（参考訳）: 周波数を超える:エージェントIRにおける信頼性の高い軌道を目指して
• Authors: Anushree Sinha, Srivaths Ranganathan, Debanshu Das, Abhishek Dharmaratnakar,
• Abstract要約: 本論文は, 産業用エージェントシステムで観測された故障モードを合成する。 安全なデプロイメントには、エンドポイントの正確性を超えて、軌道の整合性と因果属性に移行する必要がある、と我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Information Retrieval is shifting from passive document ranking toward autonomous agentic workflows that operate in multi-step Reason-Act-Observe loops. In such long-horizon trajectories, minor early errors can cascade, leading to functional misalignment between internal reasoning and external tool execution despite continued linguistic fluency. This position paper synthesizes failure modes observed in industrial agentic systems, categorizing errors across planning, retrieval, reasoning, and execution. We argue that safe deployment requires moving beyond endpoint accuracy toward trajectory integrity and causal attribution. To address compounding error and deceptive fluency, we propose verification gates at each interaction unit and advocate systematic abstention under calibrated uncertainty. Reliable Agentic IR systems must prioritize process correctness and grounded execution over plausible but unverified completion.
• Abstract（参考訳）: Information Retrievalは、受動的ドキュメントランキングから、マルチステップのReason-Act-Observeループで動作する自律的なエージェントワークフローへとシフトしている。 このような長い水平軌道では、マイナーな早期誤差がカスケードし、言語的な流布が続くにもかかわらず、内部推論と外部ツール実行の機能的相違が生じる。 本稿では, 産業用エージェントシステムで観測された故障モードを合成し, 計画, 検索, 推論, 実行の誤りを分類する。 安全なデプロイメントには、エンドポイントの正確性を超えて、軌道の整合性と因果属性に移行する必要がある、と我々は主張する。 複合的な誤りと偽りの拡散に対処するため、各相互作用ユニットに検証ゲートを提案し、校正の不確実性の下で体系的な棄権を提唱する。 信頼性のあるエージェントIRシステムは、プロセスの正確さを優先し、検証不可能な完了を前提として実行を座屈させなければならない。

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