Hin zu reduzierbarer Unsicherheitsmodellierung für zuverlässige Agenten mit großen Sprachmodellen
Towards Reducible Uncertainty Modeling for Reliable Large Language Model Agents
February 4, 2026
papers.authors: Changdae Oh, Seongheon Park, To Eun Kim, Jiatong Li, Wendi Li, Samuel Yeh, Xuefeng Du, Hamed Hassani, Paul Bogdan, Dawn Song, Sharon Li
cs.AI
papers.abstract
Die Quantifizierung von Unsicherheit (Uncertainty Quantification, UQ) für große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) ist ein zentraler Baustein für Sicherheitsvorkehrungen in alltäglichen LLM-Anwendungen. Dennoch konzentriert sich der Großteil der UQ-Forschung, selbst angesichts der zunehmenden Verbreitung von LLM-Agenten in hochkomplexen Aufgaben, nach wie vor auf Einzelabfragen im Frage-Antwort-Bereich. Wir vertreten die Ansicht, dass sich die UQ-Forschung auf realistischere Szenarien mit interaktiven Agenten verlagern muss und dass ein neues, prinzipienbasiertes Framework für die UQ von Agenten erforderlich ist. Dieses Papier stellt die erste allgemeine Formulierung der Agenten-UQ vor, die eine breite Klasse bestehender UQ-Setups umfasst. Im Rahmen dieser Formulierung zeigen wir, dass frühere Arbeiten implizit die UQ von LLMs als einen Prozess der Unsicherheitsakkumulation behandeln – eine Sichtweise, die für interaktive Agenten in einer offenen Welt nicht haltbar ist. Im Gegensatz dazu schlagen wir eine neuartige Perspektive vor, einen Prozess der konditionalen Unsicherheitsreduktion, der reduzierbare Unsicherheit entlang der Trajektorie eines Agenten explizit modelliert, indem er die „Interaktivität“ von Handlungen hervorhebt. Ausgehend von dieser Perspektive skizzieren wir einen konzeptionellen Rahmen, der praktische Handlungsanleitungen für die Gestaltung von UQ in LLM-Agenten-Setups bietet. Abschließend diskutieren wir die praktischen Implikationen der Agenten-UQ für die Entwicklung von LLMs an der Forschungsgrenze sowie für domänenspezifische Anwendungen und benennen verbleibende offene Probleme.
English
Uncertainty quantification (UQ) for large language models (LLMs) is a key building block for safety guardrails of daily LLM applications. Yet, even as LLM agents are increasingly deployed in highly complex tasks, most UQ research still centers on single-turn question-answering. We argue that UQ research must shift to realistic settings with interactive agents, and that a new principled framework for agent UQ is needed. This paper presents the first general formulation of agent UQ that subsumes broad classes of existing UQ setups. Under this formulation, we show that prior works implicitly treat LLM UQ as an uncertainty accumulation process, a viewpoint that breaks down for interactive agents in an open world. In contrast, we propose a novel perspective, a conditional uncertainty reduction process, that explicitly models reducible uncertainty over an agent's trajectory by highlighting "interactivity" of actions. From this perspective, we outline a conceptual framework to provide actionable guidance for designing UQ in LLM agent setups. Finally, we conclude with practical implications of the agent UQ in frontier LLM development and domain-specific applications, as well as open remaining problems.