The Saturation Trap and the Subjectivity of Intervention Timing: Why Affect-Based Triggers and LLM Judges Fail to Time Interventions on Autonomous Agents

Diese Arbeit untersucht das Problem des Interventionszeitpunkts bei autonomen KI-Agenten und verwendet dabei eine kontinuierliche 18-dimensionale affektive Dynamik-Engine als diagnostische Sonde. Es wird eine 'Zustandssättigungsfalle' identifiziert, bei der Agenten unter anhaltenden Schwierigkeiten kein Erholungssignal zeigen, sowie eine Kapazitäts- und Kontextgrenze für LLM-Richter, was die Zeitplanung von Interventionen zu einer komplexen Herausforderung macht.