論文の概要: Enabling Regulatory Multi-Agent Collaboration: Architecture, Challenges, and Solutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09215v1
- Date: Thu, 11 Sep 2025 07:46:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.274882
- Title: Enabling Regulatory Multi-Agent Collaboration: Architecture, Challenges, and Solutions
- Title（参考訳）: 規制的マルチエージェントコラボレーションの実現 - アーキテクチャ,課題,ソリューション
- Authors: Qinnan Hu, Yuntao Wang, Yuan Gao, Zhou Su, Linkang Du,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を内蔵した自律エージェントは、適応的でマルチエージェントなコラボレーションを実現することで、デジタル環境と物理環境の両方を変革している。
エージェント層,ブロックチェーンデータ層,および規制アプリケーション層で構成される,規制エージェントコラボレーションのためのブロックチェーン対応層アーキテクチャを提案する。
当社のアプローチは,大規模エージェントエコシステムにおける信頼性,レジリエント,スケーラブルな規制機構の体系的基盤を確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.046299694187855
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs)-empowered autonomous agents are transforming both digital and physical environments by enabling adaptive, multi-agent collaboration. While these agents offer significant opportunities across domains such as finance, healthcare, and smart manufacturing, their unpredictable behaviors and heterogeneous capabilities pose substantial governance and accountability challenges. In this paper, we propose a blockchain-enabled layered architecture for regulatory agent collaboration, comprising an agent layer, a blockchain data layer, and a regulatory application layer. Within this framework, we design three key modules: (i) an agent behavior tracing and arbitration module for automated accountability, (ii) a dynamic reputation evaluation module for trust assessment in collaborative scenarios, and (iii) a malicious behavior forecasting module for early detection of adversarial activities. Our approach establishes a systematic foundation for trustworthy, resilient, and scalable regulatory mechanisms in large-scale agent ecosystems. Finally, we discuss the future research directions for blockchain-enabled regulatory frameworks in multi-agent systems.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を内蔵した自律エージェントは、適応的でマルチエージェントなコラボレーションを実現することで、デジタル環境と物理環境の両方を変革している。
これらのエージェントは、金融、ヘルスケア、スマートマニュファクチャリングといった分野にまたがる重要な機会を提供するが、予測不可能な振る舞いと不均一な能力は、実質的なガバナンスと説明責任の課題を引き起こす。
本稿では、エージェント層、ブロックチェーンデータ層、および規制アプリケーション層からなる規制エージェント協調のためのブロックチェーン対応層アーキテクチャを提案する。
このフレームワークでは、3つの重要なモジュールを設計します。
一 自動説明責任のためのエージェントの行動追跡及び仲裁モジュール
(二)協調シナリオにおける信頼評価のための動的評価モジュール
三 敵活動の早期発見のための悪意ある行動予測モジュール。
当社のアプローチは,大規模エージェントエコシステムにおける信頼性,レジリエント,スケーラブルな規制機構の体系的基盤を確立する。
最後に,マルチエージェントシステムにおけるブロックチェーン対応規制フレームワークの今後の研究方向性について論じる。
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