論文の概要: From Autonomy to Agency: Agentic Vehicles for Human-Centered Mobility Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04996v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 13:34:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.438288
• Title: From Autonomy to Agency: Agentic Vehicles for Human-Centered Mobility Systems
• Title（参考訳）: 自律から機関へ:人間中心移動システムのためのエージェント車両
• Authors: Jiangbo Yu,
• Abstract要約: 本稿ではエージェント車両(AgV)を特徴付けるシステムレベルの枠組みを提案する。 AgVはエージェントAIを統合し、複雑な環境で推論、適応、相互作用を行う。 論文は、AgVsの開発とガバナンスにおける重要な課題を特定することで締めくくっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomy, from the Greek autos (self) and nomos (law), refers to the capacity to operate according to internal rules without external control. Accordingly, autonomous vehicles (AuVs) are defined as systems capable of perceiving their environment and executing preprogrammed tasks independently of external input. However, both research and real-world deployments increasingly showcase vehicles that demonstrate behaviors beyond this definition (including the SAE levels 1 to 6), such as interaction with humans and machines, goal adaptation, contextual reasoning, external tool use, and long-term planning, particularly with the integration of large language models (LLMs) and agentic AI systems. These developments reveal a conceptual gap between technical autonomy and the broader cognitive and social capabilities needed for future human-centered mobility systems. To address this, we introduce the concept of agentic vehicles (AgVs), referring to vehicles that integrate agentic AI to reason, adapt, and interact within complex environments. This paper presents a systems-level framework to characterize AgVs, focusing on their cognitive and communicative layers and differentiating them from conventional AuVs. It synthesizes relevant advances in agentic AI, robotics, multi-agent systems, and human-machine interaction, and highlights how agentic AI, through high-level reasoning and tool use, can function not merely as computational tools but as interactive agents embedded in mobility ecosystems. The paper concludes by identifying key challenges in the development and governance of AgVs, including safety, real-time control, public acceptance, ethical alignment, and regulatory frameworks.
• Abstract（参考訳）: 自治とは、ギリシアのオートス(自己)とノモス(法)から、外部の制御なしに内部の規則に従って運営する能力を指す。 したがって、自動運転車(AuVs)は、外部からの入力とは無関係に環境を認識し、事前にプログラムされたタスクを実行することができるシステムとして定義される。 しかしながら、研究と実世界の展開の両方では、人間や機械とのインタラクション、目標適応、コンテキスト推論、外部ツールの使用、長期計画、特に大規模言語モデル(LLM)とエージェントAIシステムの統合など、この定義を超える行動を示す車両(SAEレベル1から6を含む)がますます現れている。 これらの発展は、技術的自律性と、将来の人間中心モビリティシステムに必要なより広範な認知的・社会的能力との間にある概念的なギャップを浮き彫りにしている。 これを解決するために、エージェントAIを統合して複雑な環境下での推論、適応、相互作用を行う車(AgV)の概念を紹介します。 本稿では,AgVを特徴付け,認知層とコミュニケーション層に着目し,従来のAuVと区別するシステムレベルフレームワークを提案する。 エージェントAI、ロボティクス、マルチエージェントシステム、人間と機械のインタラクションにおける関連する進歩を合成し、ハイレベルな推論とツールの使用を通じて、エージェントAIが単に計算ツールとしてだけでなく、モビリティエコシステムに埋め込まれたインタラクティブエージェントとして機能する方法について強調する。 論文は、安全、リアルタイム制御、公衆の受け入れ、倫理的整合性、規制フレームワークなど、AgVの開発とガバナンスにおける重要な課題を特定することで締めくくります。

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