エイジェンティックメタ認知：失敗予測と人間への引継ぎのための「自己認識」型ローコードエージェントの設計
なぜ重要か: 企業や社会への影響が見込まれ、一般メディアにも波及する可能性があります。
arXiv:2509.19783v1 発表タイプ：新規
要旨：ローコード/ノーコード（LCNC）環境における自律エージェントの固有の非決定性特性は、信頼性の課題を深刻化させている。エージェントは予期せぬループに陥ったり、不正確な出力を生成したり、回復不能な障害に遭遇したりすることで、ユーザーの不満や信頼の崩壊につながる。本報告書は、これらの問題に対処するための新規アーキテクチャパターンを提案する。それは、一次LCNCエージェントを積極的に監視する二次的な「メタ認知」レイヤーの統合である。人間の内省にヒントを得て、このレイヤーは、過剰な待ち時間や反復的な動作など、定義されたトリガーに基づいて、差し迫ったタスクの失敗を予測するように設計されている。失敗を予測すると、メタ認知エージェントはプロアクティブに人間の介入を開始し、ユーザーにエージェントの「思考プロセス」の概要と、なぜ続行できなかったかの詳細な説明を提供する。プロトタイプシステムの実証分析により、このアプローチはタスクの成功率を大幅に向上させることが示された。しかし、この性能向上は、計算オーバーヘッドの顕著な増加を伴う。本報告書の知見は、人間の介入を敗北の容認ではなく、システムの回復力強化、ユーザーエクスペリエンスの向上、そしてエージェントの内部状態の透明性による信頼構築を促進する中核的な設計機能として再定義する。本報告書では、このアプローチの実用的な倫理的な含意について議論し、今後の研究の主要な方向性を示す。
原文（英語）を表示
Title (EN): Agentic Metacognition: Designing a “Self-Aware” Low-Code Agent for Failure Prediction and Human Handoff
arXiv:2509.19783v1 Announce Type: new
Abstract: The inherent non-deterministic nature of autonomous agents, particularly within low-code/no-code (LCNC) environments, presents significant reliability challenges. Agents can become trapped in unforeseen loops, generate inaccurate outputs, or encounter unrecoverable failures, leading to user frustration and a breakdown of trust. This report proposes a novel architectural pattern to address these issues: the integration of a secondary, “metacognitive” layer that actively monitors the primary LCNC agent. Inspired by human introspection, this layer is designed to predict impending task failures based on a defined set of triggers, such as excessive latency or repetitive actions. Upon predicting a failure, the metacognitive agent proactively initiates a human handoff, providing the user with a clear summary of the agent’s “thought process” and a detailed explanation of why it could not proceed. An empirical analysis of a prototype system demonstrates that this approach significantly increases the overall task success rate. However, this performance gain comes with a notable increase in computational overhead. The findings reframe human handoffs not as an admission of defeat but as a core design feature that enhances system resilience, improves user experience, and builds trust by providing transparency into the agent’s internal state. The report discusses the practical and ethical implications of this approach and identifies key directions for future research.
Published: 2025-09-24 19:00 UTC