論文の概要: Looking Forward: Challenges and Opportunities in Agentic AI Reliability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11921v1
- Date: Fri, 14 Nov 2025 23:05:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-18 14:36:23.396739
- Title: Looking Forward: Challenges and Opportunities in Agentic AI Reliability
- Title（参考訳）: エージェントAIの信頼性の課題と機会
- Authors: Liudong Xing, Janet, Lin,
- Abstract要約: この章では、動的環境、一貫性のないタスク実行、予測不可能な緊急行動、リソース集約的な信頼性メカニズムなど、研究上の課題と機会について光を当てている。
さらに,エージェントAIシステムの信頼性試験と信頼性評価に関するいくつかの研究方針についても論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This chapter presents perspectives for challenges and future development in building reliable AI systems, particularly, agentic AI systems. Several open research problems related to mitigating the risks of cascading failures are discussed. The chapter also sheds lights on research challenges and opportunities in aspects including dynamic environments, inconsistent task execution, unpredictable emergent behaviors, as well as resource-intensive reliability mechanisms. In addition, several research directions along the line of testing and evaluating reliability of agentic AI systems are also discussed.
- Abstract（参考訳）: この章では、信頼性の高いAIシステム、特にエージェントAIシステム構築における課題と今後の開発に関する見解を提示する。
カスケード障害のリスク軽減に関するいくつかのオープンな研究課題について論じる。
この章では、動的環境、一貫性のないタスク実行、予測不可能な緊急行動、リソース集約的な信頼性メカニズムなど、研究上の課題や機会についても光を当てている。
さらに,エージェントAIシステムの信頼性試験と信頼性評価に関するいくつかの研究方針についても論じる。
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