人間の認知をシミュレーションする：心拍に基づくLLMベースAIの自律的な思考アクティビティ・スケジューリング
arXiv cs.AI / 2026/4/17
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要点
- 本論文は、既存のLLMエージェント向けフレームワークが硬直的で反応的な制御フローに依存しがちで、その結果として非効率な挙動や衝動的な判断、修正の遅れが生じると指摘しています。
- 心拍駆動型自律思考アクティビティ・スケジューリング（Heartbeat-Driven Autonomous Thinking Activity Scheduling）として、プランナー・クリティック・リコーラ・ドリーマー等の認知モジュールを周期的な「心拍」で統括する仕組みを提案します。
- スケジューラは、即時の反応トリガやハードコードされた象徴的ルールではなく、時間パターンと履歴コンテキストから、記憶想起・経験の要約・戦略計画といった活動をいつ行うべきかを学習します。
- 認知モジュールを構造を作り替えることなく動的に追加・削除できることに加え、相互作用ログを用いてスケジューリング方策を継続的に適応させるメタラーニング戦略も示します。
- 評価では、過去データに基づいてスケジューリングを学習でき、新たな思考モジュールを自律的に統合できることが報告されています。
