先回りの明確化と能動的な曖昧性解消(PCAD)

先回りの明確化と能動的な曖昧性解消: 概要

仕様が不十分な要求を計画・実行する前に、エージェントはまずそもそも質問すべきか(曖昧性の検出)を判断し、次に最も情報量の多い確認質問(妥当な解釈全体に対する期待情報利得として定式化される)を生成し、そのうえで初めて計画に踏み切る。既製の LLM は明示的に問われれば曖昧さを認識するものの、圧倒的に、黙って単一の推測に基づいて答えることをデフォルトとするため、質問することは明示的に学習またはプロンプトで誘導された振る舞いである。UI の制御の切り替えを扱う混合主導型インターフェースのパターンとは異なり、また、意図の曖昧性を解消するのではなく、すでに選ばれたアクションを承認する human-in-the-loop とも異なる。

• •Ambiguity detector decides whether a question is even needed
• •Selects the question with the highest expected information gain
• •One well-chosen question can split many interpretations at once
• •Answers directly when the request is already unambiguous
• •Prevents silent single-interpretation failures on vague inputs
• •Explicit behavior since models recognize but rarely surface ambiguity