認知神経科学に着想を得た階層的メタ認知モニタリングによる深層検索

Deep Search with Hierarchical Meta-Cognitive Monitoring Inspired by Cognitive Neuroscience

January 30, 2026

著者: Zhongxiang Sun, Qipeng Wang, Weijie Yu, Jingxuan Yang, Haolang Lu, Jun Xu

cs.AI

要旨

大規模言語モデルを基盤とした深層検索エージェントは、多段階の検索、推論、長期的なタスク実行において優れた能力を示している。しかし、実際の運用における失敗は、不確実性下でタスクが進行する際に、推論状態と検索状態を監視・調整するメカニズムが欠如していることに起因することが多い。認知神経科学からの知見は、人間のメタ認知が階層的に組織化され、高速な異常検出と選択的に発動される経験駆動型の振り返りを統合していることを示唆する。本研究では、明示的な階層的メタ認知監視メカニズムを強化した深層検索フレームワーク「DS-MCM」を提案する。DS-MCMは、外部エビデンスと内部推論の確信度の整合性を軽量にチェックする高速一貫性監視モジュールと、履歴エージェント軌跡から得られた経験記憶に基づいて修正介入を導くために選択的に起動される低速経験駆動型監視モジュールを統合する。監視機能を推論-検索ループに直接埋め込むことで、DS-MCMは介入が必要なタイミングと、過去の経験に基づく修正アクションの判断の両方を決定する。複数の深層検索ベンチマークと基幹モデルを用いた実験により、DS-MCMが性能と頑健性を一貫して向上させることを実証する。

English

Deep search agents powered by large language models have demonstrated strong capabilities in multi-step retrieval, reasoning, and long-horizon task execution. However, their practical failures often stem from the lack of mechanisms to monitor and regulate reasoning and retrieval states as tasks evolve under uncertainty. Insights from cognitive neuroscience suggest that human metacognition is hierarchically organized, integrating fast anomaly detection with selectively triggered, experience-driven reflection. In this work, we propose Deep Search with Meta-Cognitive Monitoring (DS-MCM), a deep search framework augmented with an explicit hierarchical metacognitive monitoring mechanism. DS-MCM integrates a Fast Consistency Monitor, which performs lightweight checks on the alignment between external evidence and internal reasoning confidence, and a Slow Experience-Driven Monitor, which is selectively activated to guide corrective intervention based on experience memory from historical agent trajectories. By embedding monitoring directly into the reasoning-retrieval loop, DS-MCM determines both when intervention is warranted and how corrective actions should be informed by prior experience. Experiments across multiple deep search benchmarks and backbone models demonstrate that DS-MCM consistently improves performance and robustness.