Neuer Ansatz zur Unsicherheitsquantifizierung bei interaktiven KI-Agenten

Die Herausforderung der Unsicherheit bei KI-Agenten: Ein Paradigmenwechsel in der Modellierung

Die fortschreitende Integration von Large Language Models (LLMs) in komplexe, interaktive Agentensysteme eröffnet neue Potenziale, stellt die Forschung jedoch auch vor erhebliche Herausforderungen. Eine zentrale Problematik ist die zuverlässige Handhabung von Unsicherheiten. Während die Unsicherheitsquantifizierung (Uncertainty Quantification, UQ) für LLMs bereits ein etabliertes Forschungsfeld ist, konzentrierten sich bisherige Ansätze primär auf isolierte Frage-Antwort-Szenarien. Mit dem Aufkommen von LLM-Agenten, die in offenen und dynamischen Umgebungen agieren, wird eine Neuausrichtung der UQ-Methoden unerlässlich, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit dieser Systeme zu gewährleisten.

Grenzen bestehender UQ-Ansätze für interaktive LLM-Agenten

Die bisherige UQ-Forschung betrachtete Unsicherheit oft als einen Akkumulationsprozess, bei dem sich Unsicherheiten im Laufe einer Interaktion oder Aufgabenbearbeitung aufsummieren. Dieser Blickwinkel erweist sich jedoch als unzureichend, wenn es um interaktive Agenten geht, die in der Lage sein müssen, auf neue Informationen zu reagieren und ihre Unsicherheit aktiv zu reduzieren. Ein kürzlich veröffentlichter Forschungsbeitrag beleuchtet diese Problematik und schlägt einen Paradigmenwechsel vor: die Modellierung von Unsicherheit als einen konditionalen Reduktionsprozess.

Dieser neue Ansatz betont die "Interaktivität" von Aktionen. Das bedeutet, dass ein LLM-Agent nicht nur Unsicherheiten erkennen, sondern auch gezielt Maßnahmen ergreifen sollte, um diese zu verringern. Dies kann beispielsweise durch das Stellen von Rückfragen zur Klärung von Aufgabenstellungen oder durch das Suchen nach zusätzlichen Informationen geschehen. Die Fähigkeit, Unsicherheiten dynamisch zu managen, ist entscheidend für die Entwicklung von Agenten, die in realen Szenarien zuverlässig und vertrauenswürdig agieren können.

Arten von Unsicherheiten und ihre Relevanz für LLM-Agenten

Im Kontext von LLMs und deren Agenten lassen sich verschiedene Arten von Unsicherheiten identifizieren, die jeweils unterschiedliche Auswirkungen haben und spezifische Behandlungsstrategien erfordern:

• Epistemische Unsicherheit: Diese Art von Unsicherheit resultiert aus einem Mangel an Wissen oder Daten. Ein Modell ist unsicher, weil ihm die notwendigen Informationen fehlen, um eine definitive Aussage zu treffen. Im Bereich der LLMs kann dies Halluzinationen verursachen, bei denen das Modell faktisch falsche, aber plausibel klingende Informationen generiert.
• Aleatorische Unsicherheit: Sie beschreibt die inhärente Zufälligkeit oder Variabilität eines Systems, die auch bei vollständigem Wissen nicht vollständig eliminiert werden kann. Dies kann sich in Szenarien äußern, in denen mehrere korrekte Antworten möglich sind, oder wenn die Daten von Natur aus verrauscht sind.
• Underspecification Uncertainty: Diese Unsicherheit tritt auf, wenn Benutzeranweisungen unvollständig oder mehrdeutig sind. Der Agent versteht die genaue Absicht des Benutzers nicht vollständig.
• Interaktive Lernunsicherheit: Hierbei geht es um die Unsicherheit, die durch die Notwendigkeit entsteht, während der Interaktion zusätzliche Informationen zu erlangen, um die Aufgabe besser zu verstehen oder zu lösen.
• Output Uncertainty: Diese bezieht sich auf die Art und Weise, wie ein Modell seine Unsicherheit in seiner Ausgabe kommuniziert. Statt nur numerische Werte zu liefern, könnten LLM-Agenten ihre Unsicherheit in natürlicher Sprache ausdrücken, um Transparenz zu schaffen.

Die Unterscheidung und das Verständnis dieser Unsicherheitstypen sind von großer Bedeutung, da sie die Grundlage für die Entwicklung gezielter Minderungsstrategien bilden.

Strategien zur Reduzierung von Unsicherheiten in LLM-Agenten

Die Forschung und Entwicklung konzentriert sich auf verschiedene Strategien, um die Zuverlässigkeit von LLM-Agenten durch eine verbesserte Unsicherheitsmodellierung zu erhöhen:

• Strukturierte Unsicherheitsmodellierung: Ein vielversprechender Ansatz ist die Modellierung von strukturierter Unsicherheit über Tool-Call-Parameter. Dies ermöglicht es Agenten, die Klärung von Werkzeugargumenten als ein Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) zu formulieren, um optimale Fragen zur Informationsbeschaffung zu stellen und Redundanzen zu vermeiden.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Diese Technik ermöglicht es LLMs, auf externe, autoritative Wissensdatenbanken zuzugreifen. Durch die Verankerung der Generierung in überprüfbaren Fakten können Halluzinationen reduziert und die Genauigkeit der Antworten verbessert werden.
• Prompt Engineering: Eine präzise Formulierung von Prompts und Anweisungen kann dazu beitragen, die Kontextualisierung zu verbessern und die Wahrscheinlichkeit von missverständlichen oder ungenauen Antworten zu verringern.
• Unsicherheitsbasiertes Abstinenzverhalten: Ähnlich wie Menschen sollten LLM-Agenten in der Lage sein, eine Antwort zu verweigern, wenn ihre Unsicherheit zu hoch ist. Dies kann die Sicherheit erhöhen und die Verbreitung von Fehlinformationen reduzieren.
• Aktives Informationssuchen: Die Fähigkeit von Agenten, aktiv nach fehlenden Informationen zu fragen, ist entscheidend. Ansätze wie "Uncertainty of Thoughts" (UoT) ermöglichen es LLMs, Szenarien zu simulieren und Fragen zu stellen, die den Informationsgewinn maximieren.
• Kombinierte Unsicherheitsschätzung: Für Anwendungen wie die Roboterplanung mit LLMs wird die Zerlegung von Unsicherheit in epistemische und intrinsische Komponenten vorgeschlagen, um präzisere Schätzungen zu ermöglichen.

Praktische Implikationen und zukünftige Forschungsrichtungen

Die Weiterentwicklung der Unsicherheitsmodellierung hat weitreichende praktische Implikationen für die Entwicklung von LLM-Agenten. Sie ermöglicht die Schaffung von Systemen, die:

• Transparenter sind: Benutzer können besser verstehen, wann und warum ein Agent unsicher ist.
• Vertrauenswürdiger sind: Die Reduzierung von Halluzinationen und die Fähigkeit zur Abstinenz erhöhen das Vertrauen in die generierten Inhalte.
• Effizienter sind: Gezieltes Informationssuchen und die Reduzierung unnötiger Klärungsschritte verbessern die Effizienz der Interaktion.

Zukünftige Forschungsrichtungen umfassen die Entwicklung von Frameworks, die eine nahtlose Integration von UQ in den gesamten Lebenszyklus von LLM-Agenten ermöglichen, von der Entwicklung bis zum Einsatz. Dies beinhaltet die Erforschung neuer Metriken zur Quantifizierung von Unsicherheit, die Entwicklung von Methoden zur dynamischen Anpassung von Unsicherheitsschwellen und die Verbesserung der Kommunikationsfähigkeiten von Agenten hinsichtlich ihrer Unsicherheit.

Die Transformation der Unsicherheitsmodellierung von einem akkumulativen zu einem reduzierbaren, interaktiven Prozess ist ein entscheidender Schritt, um die Vision von zuverlässigen und intelligenten LLM-Agenten in der Praxis zu verwirklichen. Dies wird nicht nur die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen verbessern, sondern auch das Vertrauen der Nutzer in diese Technologien stärken.

Fazit

Die Zuverlässigkeit von Large Language Model Agenten hängt maßgeblich von der Fähigkeit ab, Unsicherheiten präzise zu modellieren und aktiv zu managen. Durch einen Paradigmenwechsel von der akkumulativen zur konditionalen Reduktion von Unsicherheit, gepaart mit der Entwicklung spezifischer Strategien zur Minderung verschiedener Unsicherheitstypen, können LLM-Agenten in komplexen, interaktiven Umgebungen sicherer und effektiver eingesetzt werden. Dies ebnet den Weg für transparentere, vertrauenswürdigere und letztlich nützlichere KI-Anwendungen in der B2B-Welt und darüber hinaus.

Bibliography

Oh, C., Park, S., Kim, T. E., Li, J., Li, W., Yeh, S., Du, X., Hassani, H., Bogdan, P., Song, D., & Li, S. (2026). Towards Reducible Uncertainty Modeling for Reliable Large Language Model Agents. arXiv. Hugging Face. (2026, February 6). Daily Papers. Kirchhof, M., Kasneci, G., & Kasneci, E. (2025). Position: Uncertainty Quantification Needs Reassessment for Large Language Model Agents. ICML. Suri, M., Mathur, P., Lipka, N., Dernoncourt, F., Rossi, R. A., & Manocha, D. (2025). Structured Uncertainty guided Clarification for LLM Agents. arXiv. Hou, B., Liu, Y., Qian, K., Andreas, J., Chang, S., & Zhang, Y. (2024). Decomposing Uncertainty for Large Language Models through Input Clarification Ensembling. arXiv. Hu, Z., Liu, C., Feng, X., Zhao, Y., Ng, S.-K., Luu, A. T., He, J., Koh, P. W., & Hooi, B. (2024). Uncertainty of Thoughts: Uncertainty-Aware Planning Enhances Information Seeking in Large Language Models. arXiv. Tomani, C., Chaudhuri, K., Evtimov, I., Cremers, D., & Ibrahim, M. (2024). Uncertainty-Based Abstention in LLMs Improves Safety and Reduces Hallucinations. arXiv. Yin, S., Bai, C., Zhang, Z., Jin, J., Zhang, X., Zhang, C., & Li, X. (2025). Towards Reliable LLM-based Robots Planning via Combined Uncertainty Estimation. NeurIPS. Facebook. (2024, November 14). Can language models be trusted for scientific research? LinkedIn. (n.d.). Managing Unpredictable Large Language Model Results.