Responsible Agentic Reasoning and AI Agents: A Critical Survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Information fusion for trustworthy AI is entering a pivotal stage, where Large Language Model (LLM)-based agents excel at integrating multi-source knowledge into coherent reasoning chains. However, these agents remain opaque and difficult to audit in the absence of embedded, in-loop safety mechanisms. Existing surveys treat reasoning, agentic behavior, and safety in isolation, leaving a gap in how to integrate them into practical, trustworthy agents. To address this, we present a survey at the intersection of these domains and introduce Responsible Reasoning AI Agents (R2A2), a class of agentic LLM systems that generate explicit reasoning traces while enforcing fairness, privacy, transparency, accountability, and auditability throughout the decision loop. We synthesize recent advances in chain-of-thought prompting, ReAct, tree/graph-of-thought structures, tool use, memory, retrieval, and agentic browsing, and integrate these with responsible AI principles into a unified evaluation framework. Furthermore, we propose an evaluation methodology for agentic reasoning with embedded safety mechanisms and outline a five-stage reproducible protocol: Curate, Unify, Probe, Benchmark, Analyze, to operationalize responsibility metrics. Overall, this taxonomy, metric suite, and framework advance the development of safe, transparent, and governable LLM-based agents. The project repository is available on GitHub § https://github.com/shainarazavi/Responsible-reasoning-agents.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle