Diepgaand Zoeken met Hiërarchisch Meta-Cognitief Toezicht Geïnspireerd door Cognitieve Neurowetenschappen

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

January 30, 2026

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

cs.AI

Samenvatting

Diepzoekagenten, aangedreven door grote taalmodellen, hebben sterke capaciteiten getoond voor meerstapsretrieval, redenering en de uitvoering van taken met een lange tijdshorizon. Hun praktische fouten vinden echter vaak hun oorsprong in het ontbreken van mechanismen om redeneer- en retrievastoestanden te monitoren en reguleren naarmate taken zich onder onzekerheid ontwikkelen. Inzichten uit de cognitieve neurowetenschap suggereren dat menselijke metacognitie hiërarchisch georganiseerd is, waarbij snelle anomaliedetectie wordt geïntegreerd met selectief getriggerde, ervaringsgedreven reflectie. In dit werk stellen we Diep Zoeken met Meta-Cognitieve Monitoring (DS-MCM) voor, een diepzoekraamwerk versterkt met een expliciet hiërarchisch metacognitief monitoringsmechanisme. DS-MCM integreert een Snel Consistentie-Monitor, die lichtgewicht controles uitvoert op de afstemming tussen externe evidentie en intern redeneervertrouwen, en een Trage Ervaringsgedreven Monitor, die selectief geactiveerd wordt om corrigerende interventie te sturen op basis van ervaringsgeheugen uit historische agenttrajecten. Door monitoring direct in de redeneer-retrievallus in te bedden, bepaalt DS-MCM zowel wannéér interventie gerechtvaardigd is als hóé corrigerende acties moeten worden geïnformeerd door eerdere ervaring. Experimenten met verschillende diepzoekbenchmarks en backbone-modellen tonen aan dat DS-MCM consistent prestaties en robuustheid verbetert.

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.