論文の概要: Polymorphic Combinatorial Frameworks (PCF): Guiding the Design of Mathematically-Grounded, Adaptive AI Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01581v1
- Date: Sun, 03 Aug 2025 04:19:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.950269
- Title: Polymorphic Combinatorial Frameworks (PCF): Guiding the Design of Mathematically-Grounded, Adaptive AI Agents
- Title（参考訳）: Polymorphic Combinatorial Frameworks (PCF): 数学的に包含された適応型AIエージェントの設計を導く
- Authors: David Pearl, Matthew Murphy, James Intriligator,
- Abstract要約: Polymorphic Combinatorial Framework(PCF)は、Large Language Models(LLM)と数学的フレームワークを活用して、ソリューション空間と適応AIエージェントの設計をガイドする。
静的エージェントアーキテクチャとは異なり、PCFは数学的に基底付けられた適応可能な空間を通じてリアルタイムな再構成を可能にする。
このフレームワークは、カスタマサービス、ヘルスケア、ロボティクス、コラボレーティブシステムといった分野におけるスケーラブルで動的、説明可能な、倫理的なAIアプリケーションをサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Polymorphic Combinatorial Framework (PCF) leverages Large Language Models (LLMs) and mathematical frameworks to guide the meta-prompt enabled design of solution spaces and adaptive AI agents for complex, dynamic environments. Unlike static agent architectures, PCF enables real-time parameter reconfiguration through mathematically-grounded combinatorial spaces, allowing agents to adapt their core behavioral traits dynamically. Grounded in combinatorial logic, topos theory, and rough fuzzy set theory, PCF defines a multidimensional SPARK parameter space (Skills, Personalities, Approaches, Resources, Knowledge) to capture agent behaviors. This paper demonstrates how LLMs can parameterize complex spaces and estimate likely parameter values/variabilities. Using PCF, we parameterized mock caf\'e domains (five levels of complexity), estimated variables/variabilities, and conducted over 1.25 million Monte Carlo simulations. The results revealed trends in agent adaptability and performance across the five complexity tiers, with diminishing returns at higher complexity levels highlighting thresholds for scalable designs. PCF enables the generation of optimized agent configurations for specific scenarios while maintaining logical consistency. This framework supports scalable, dynamic, explainable, and ethical AI applications in domains like customer service, healthcare, robotics, and collaborative systems, paving the way for adaptable and cooperative next-generation polymorphic agents.
- Abstract（参考訳）: Polymorphic Combinatorial Framework(PCF)は、大規模言語モデル(LLM)と数学的フレームワークを活用して、複雑な動的環境のためのソリューション空間と適応AIエージェントのメタプロンプト可能な設計を導く。
静的エージェントアーキテクチャとは異なり、PCFは数学的に接地された組合せ空間を通じてリアルタイムパラメータ再構成を可能にし、エージェントはコアの挙動特性を動的に適応させることができる。
組合せ論理、トポス理論、粗ファジィ集合論に基づいて、PCFはエージェントの振る舞いを捉えるための多次元SPARKパラメータ空間(スキル、パーソナリティ、アプローチ、リソース、知識)を定義する。
本稿では, LLMが複素空間をパラメータ化し, パラメータ値/変数を推定する方法を示す。
PCFを用いて、モックカフェドメイン(5つの複雑性レベル)、推定変数/変数をパラメータ化し、モンテカルロシミュレーションを125万回以上行った。
その結果、5つの複雑性レベルにわたるエージェント適応性とパフォーマンスの傾向が明らかとなり、複雑性レベルが高くなるとリターンが低下し、スケーラブルな設計のしきい値が強調された。
PCFは、論理的一貫性を維持しながら、特定のシナリオに対して最適化されたエージェント構成を生成することができる。
このフレームワークは、カスタマサービス、ヘルスケア、ロボティクス、コラボレーティブシステムといった分野におけるスケーラブルで動的、説明可能な、倫理的なAIアプリケーションをサポートし、適応可能で協力的な次世代多型エージェントへの道を開く。
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