Naar een model voor reduceerbare onzekerheid voor betrouwbare grootschalige taalmodelagenten

Towards Reducible Uncertainty Modeling for Reliable Large Language Model Agents

February 4, 2026

Auteurs: 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

Samenvatting

Onzekerheidskwantificering (UQ) voor grote taalmodellen (LLM's) is een essentiële bouwsteen voor veiligheidsmaatregelen in dagelijkse LLM-toepassingen. Hoewel LLM-agenten echter steeds vaker worden ingezet voor zeer complexe taken, richt het meeste UQ-onderzoek zich nog steeds op vragenbeantwoording in één beurt. Wij beargumenteren dat UQ-onderzoek moet verschuiven naar realistische settings met interactieve agenten, en dat een nieuw principieel kader voor agent-UQ nodig is. Dit artikel presenteert de eerste algemene formulering van agent-UQ die brede klassen van bestaande UQ-opzetten omvat. Binnen deze formulering tonen we aan dat eerder werk LLM-UQ impliciet behandelt als een onzekerheidsaccumulatieproces, een gezichtspunt dat niet standhoudt voor interactieve agenten in een open wereld. Daartegenover stellen wij een nieuw perspectief voor, een conditioneel onzekerheidsreductieproces, dat de reduceerbare onzekerheid over het traject van een agent expliciet modelleert door de "interactiviteit" van acties te benadrukken. Vanuit dit perspectief schetsen we een conceptueel kader om actiegerichte richtlijnen te bieden voor het ontwerpen van UQ in LLM-agentopstellingen. Tot slot besluiten we met de praktische implicaties van agent-UQ voor de ontwikkeling van frontier-LLM's en domeinspecifieke toepassingen, evenals openstaande problemen.

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.