論文の概要: Opus: A Quantitative Framework for Workflow Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04220v1
• Date: Thu, 06 Nov 2025 09:35:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.378102
• Title: Opus: A Quantitative Framework for Workflow Evaluation
• Title（参考訳）: Opus: ワークフロー評価のための定量的フレームワーク
• Authors: Alan Seroul, Théo Fagnoni, Inès Adnani, Dana O. Mohamed, Phillip Kingston,
• Abstract要約: 本稿では,品質と効率を定量化するための確率的ノルミティブな定式化であるOpus Evaluation Frameworkを紹介する。 このフレームワークは、成功可能性、リソース使用量、アウトプットゲインを通じて期待されるパフォーマンスを推定する関数であるOpus Rewardと、測定可能な関数のセットであるOpus Normative Penaltiesを組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces the Opus Workflow Evaluation Framework, a probabilistic-normative formulation for quantifying Workflow quality and efficiency. It integrates notions of correctness, reliability, and cost into a coherent mathematical model that enables direct comparison, scoring, and optimization of Workflows. The framework combines the Opus Workflow Reward, a probabilistic function estimating expected performance through success likelihood, resource usage, and output gain, with the Opus Workflow Normative Penalties, a set of measurable functions capturing structural and informational quality across Cohesion, Coupling, Observability, and Information Hygiene. It supports automated Workflow assessment, ranking, and optimization within modern automation systems such as Opus and can be integrated into Reinforcement Learning loops to guide Workflow discovery and refinement. In this paper, we introduce the Opus Workflow Reward model that formalizes Workflow success as a probabilistic expectation over costs and outcomes. We define measurable Opus Workflow Normative Penalties capturing structural, semantic, and signal-related properties of Workflows. Finally, we propose a unified optimization formulation for identifying and ranking optimal Workflows under joint Reward-Penalty trade-offs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ワークフローの品質と効率を定量化するための確率的ノルミティブな定式化であるOpus Workflow Evaluation Frameworkを紹介する。 正確性、信頼性、コストの概念を一貫性のある数学的モデルに統合し、ワークフローの直接比較、スコアリング、最適化を可能にします。 このフレームワークは、成功可能性、リソース使用量、アウトプットゲインを通じて期待されるパフォーマンスを推定する確率関数であるOpus Workflow Rewardと、Cohesion、Coupling、Observability、Information Hygieneにまたがる構造的および情報品質を計測する測定可能な関数セットであるOpus Workflow Normative Penaltiesを組み合わせたものだ。 Opusのような現代的な自動化システムでは、ワークフローの自動評価、ランキング、最適化をサポートしており、ワークフローの発見と改善をガイドするために強化学習ループに統合することができる。 本稿では,ワークフローの成功をコストと成果に対する確率論的期待として形式化するOpus Workflow Rewardモデルを紹介する。 我々は、ワークフローの構造、意味、および信号に関連する特性をキャプチャする計測可能なOpus Workflow Normative Penaltiesを定義する。 最後に、協調したReward-Penaltyトレードオフの下で最適なワークフローを特定し、ランク付けするための統一的な最適化式を提案する。

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