論文の概要: Diagnosis Is Not Prescription: Linguistic Co-Adaptation Explains Patching Hazards in LLM Pipelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21958v1
• Date: Thu, 21 May 2026 03:44:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 16:35:42.077614
• Title: Diagnosis Is Not Prescription: Linguistic Co-Adaptation Explains Patching Hazards in LLM Pipelines
• Title（参考訳）: 診断は規定されていない:LLMパイプラインにおける言語的共適応の説明
• Abstract要約: エージェント・ファミリー間のパッチ・ハーネスは、より高いコ・アダプティブ・コ・オクルージョンと、より安全性の低いコ・オクルージョン・コ・オクルージョンと関連があることが示されている。 我々は、診断のみから導かれた、エージェントごとの協調適応尺度を用いてこれを運用し、エージェント・ファミリー間のパッチ・ハーネスと一貫して関連していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When a multi-module LLM agent fails, the module most responsible for the failure is not necessarily the best place to intervene. We demonstrate this Diagnostic Paradox empirically: causal analysis consistently identifies the routing module -- which selects which tool to call next -- as the primary bottleneck across three independent agent families. Yet injecting prompt-level correction examples into this module consistently degrades performance, sometimes severely. Patching an upstream query-rewriting module instead reliably improves outcomes. The effect holds with statistical significance on two agent families and directional consistency on a third; alternative repair strategies at the routing module (instruction rewriting, model upgrade) are neutral, confirming that the harm is specific to correction-injection patching. We explain this asymmetry through the Linguistic Contract hypothesis: each downstream module implicitly adapts to its upstream's characteristic error distribution, so correcting the bottleneck breaks this implicit alignment in a way that upstream corrections do not. We operationalize this via a per-agent co-adaptation measure, derived from diagnosis alone, and show it is consistently associated with patching harm across agent families: higher co-adaptation co-occurs with harm, lower with safety. This trend holds across all three agent families, providing preliminary support for the hypothesis beyond a single-agent observation.
• Abstract（参考訳）: マルチモジュール LLM エージェントがフェールした場合、障害に最も責任を持つモジュールは、必ずしも介入する最善の場所ではない。 因果解析は、3つの独立したエージェントファミリーの主なボトルネックとして、ルーティングモジュール -- 次の呼び出しを行うツールを選択する -- を一貫して特定します。 しかし、このモジュールにプロンプトレベルの修正例を注入すると、パフォーマンスが大幅に低下することがある。 アップストリームのクエリ-リライトモジュールをパッチすることで、結果が確実に改善される。 この効果は2つのエージェントファミリーに統計的に有意であり、第3に方向整合性があり、ルーティングモジュールの代替修理戦略(命令書き換え、モデルアップグレード)は中立であり、その害が修正・注入パッチングに特有のものであることを確認している。 各下流モジュールはその上流の特徴的な誤差分布に暗黙的に適応するため、ボトルネックの補正は上流の補正ができない方法でこの暗黙のアライメントを破る。 我々は、診断のみから導かれるエージェントごとの共適応尺度を用いてこれを運用し、エージェントファミリー間のパッチング障害と一貫して関連していることを示す。 この傾向は、3つのエージェントファミリーにまたがって成り立ち、単一エージェントの観測を超えた仮説の予備的な支持を提供する。

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