論文の概要: Distributed Agent Reasoning Across Independent Systems With Strict Data Locality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16292v1
- Date: Thu, 20 Nov 2025 12:13:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.609349
- Title: Distributed Agent Reasoning Across Independent Systems With Strict Data Locality
- Title(参考訳): 厳密なデータ局所性を持つ独立系における分散エージェント推論
- Abstract要約: 本稿では,分散システムにおけるエージェント・エージェント間通信のコンセプト実証について述べる。
エージェントはOperationRelayコールを通じて通信し、簡潔な自然言語要約を交換する。
このプロトタイプの目標は、臨床的に検証された生産可能なシステムを提供することではなく、実現可能性を示すことにある。
- 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 paper presents a proof-of-concept demonstration of agent-to-agent communication across distributed systems, using only natural-language messages and without shared identifiers, structured schemas, or centralised data exchange. The prototype explores how multiple organisations (represented here as a Clinic, Insurer, and Specialist Network) can cooperate securely via pseudonymised case tokens, local data lookups, and controlled operational boundaries. The system uses Orpius as the underlying platform for multi-agent orchestration, tool execution, and privacy-preserving communication. All agents communicate through OperationRelay calls, exchanging concise natural-language summaries. Each agent operates on its own data (such as synthetic clinic records, insurance enrolment tables, and clinical guidance extracts), and none receives or reconstructs patient identity. The Clinic computes an HMAC-based pseudonymous token, the Insurer evaluates coverage rules and consults the Specialist agent, and the Specialist returns an appropriateness recommendation. The goal of this prototype is intentionally limited: to demonstrate feasibility, not to provide a clinically validated, production-ready system. No clinician review was conducted, and no evaluation beyond basic functional runs was performed. The work highlights architectural patterns, privacy considerations, and communication flows that enable distributed reasoning among specialised agents while keeping data local to each organisation. We conclude by outlining opportunities for more rigorous evaluation and future research in decentralised multi-agent systems.
- Abstract(参考訳): 本稿では,自然言語メッセージのみを使用し,共有識別子や構造化スキーマ,集中型データ交換を用いない,分散システム間のエージェント対エージェント通信の実証実験を行う。
このプロトタイプでは、複数の組織(クリニック、保険会社、スペシャリストネットワークとして表現されている)が、偽名付きケーストークン、ローカルデータルックアップ、管理された運用バウンダリを通じて、セキュアに協力する方法について検討している。
このシステムはマルチエージェントオーケストレーション、ツール実行、プライバシ保護通信の基盤プラットフォームとしてOrpiusを使用している。
すべてのエージェントはOperationRelayコールを通じて通信し、簡潔な自然言語要約を交換する。
各エージェントは、独自のデータ(例えば、総合診療記録、保険制度表、臨床ガイダンス抽出など)を運用し、患者のアイデンティティを受信または再構成する者はいない。
クリニックはHMACベースの匿名トークンを計算し、保険業者はカバレッジルールを評価し、スペシャリストエージェントに相談し、スペシャリストは適切な推奨を返す。
このプロトタイプの目標は、臨床的に検証された生産可能なシステムを提供することではなく、実現可能性を示すことにある。
臨床検査は行わず, 基本機能検査以上の評価は行わなかった。
この作業は、各組織にデータをローカルに保ちながら、専門エージェント間の分散推論を可能にする、アーキテクチャパターン、プライバシ考慮、コミュニケーションフローを強調している。
我々は、分散マルチエージェントシステムにおけるより厳密な評価と今後の研究の機会を概説して結論付ける。
関連論文リスト
- Concept-Grounded Reasoning with Prompt-Driven Localization for Interpretable Structured Report Generation [66.62662330558906]
CORALは、空間的接地と概念レベルの監督を統一的な推論プロセスに統合するマルチモーダルフレームワークである。
コーラルは、疾患の局所化とコンセプション・ボトルネックモジュールによる多クラス臨床属性の予測のために、プロンプト駆動型医療セグメンテーションモデルを採用している。
BUS-CoTとIU X線データセットの実験では、診断精度、概念整合性、報告品質が強力な汎用および医療MLLMよりも一貫した改善が示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-14T10:21:23Z) - Agentic AI in medicine: architectures, applications, evaluation, and challenges for clinical translation [16.678400738326236]
医療におけるエージェントAIの範囲は依然として未解決であり、現在の評価プラクティスは、まだ臨床使用の要件に合致していない。
5つの電子源にまたがる系統的エビデンスマッピング,1649件の輸出記録,57件の特有な研究を含むスコーピングレビューを行った。
これらの研究は、検索および外部知識、マルチモーダルエージェント、および医療質問応答、画像解釈、電子健康記録分析、薬物安全性、臨床治験予測に適用されるマルチエージェントシステムによって支援される、外部ツールを使用する単一のエージェントについて記述している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-28T09:25:25Z) - A Technical Taxonomy of LLM Agent Communication Protocols [60.76747983053368]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)エージェント通信プロトコルの分類と解析を行う技術的分類法を開発する。
このフレームワークはプロトコルの選択をガイドし、プライバシーやポリシー執行といったオープンな研究ギャップを強調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-17T14:45:20Z) - Can Generalist Agents Automate Data Curation? [58.652262227632406]
トレーニングデータのキュレーションは、現代のAI開発において、もっとも重要だが労働集約的な部分のひとつだ。
一般のコーディングエージェントがこのデータキュレーションループを自動化できるかどうかを問う。
モデル、トレーニングレシピ、評価スイートを修正するエージェント中心のベンチマークである*Curation-Bench*を紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-02T22:26:53Z) - ProtoMedAgent: Multimodal Clinical Interpretability via Privacy-Aware Agentic Workflows [7.27267618572654]
ProtoMedAgentは、反復的なゼロ段階のテスト時間最適化問題としてマルチモーダルな臨床報告を定式化する。
オンライン生成は、厳密な集合論微分と反射的スクリーブ・クリティカルループによって制限される。
ProtoMedAgentは91.2%の比較集合Fithfulnessを実現し、標準RAG(46.2%)を根本的に上回る
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-13T20:57:37Z) - AgentRx: A Benchmark Study of LLM Agents for Multimodal Clinical Prediction Tasks [0.858186282419397]
大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、様々な医療タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示した。
コードと評価フレームワークをオープンソース化することで、この研究は、医療におけるエージェントシステムに関連する将来の開発をサポートするための、新しいベンチマークを提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-11T09:46:41Z) - FastOMOP: A Foundational Architecture for Reliable Agentic Real-World Evidence Generation on OMOP CDM data [1.7254559529043572]
FastOMOPは、現実世界のエビデンスを生成するためのオープンソースのマルチエージェントアーキテクチャである。
インフラストラクチャ層、ガバナンス、可観測性、オーケストレーションをプラグイン可能なエージェントチームから分離する。
FastOMOP はスコープ外ブロックレートで 0.84-0.94 の完全な信頼性スコアを達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-27T15:02:02Z) - When Only the Final Text Survives: Implicit Execution Tracing for Multi-Agent Attribution [10.973058523304042]
IET(Implicit Execution Tracing)は、メタデータに依存しないフレームワークで、生成したテキストから直接トークンレベルの属性を作成できる。
生成中、エージェント固有のキー付き信号がトークン分布に埋め込まれ、秘密鍵でのみ検出可能な自己記述実行トレースに変換される。
検出時にエージェントハンドオーバポイントを特定し、インタラクショングラフを再構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-18T07:34:51Z) - Agentic Cognitive Profiling: Realigning Automated Alzheimer's Disease Detection with Clinical Construct Validity [66.94391219005291]
本稿では,臨床プロトコルロジックによる自動スクリーニングを実現するエージェント認知プロファイリング(ACP)を提案する。
我々の設計の中心は、すべての定量化を決定論的関数呼び出しに委譲することで、測定から意味的理解を分離することである。
ACPは、タスク試験で90.5%のスコアマッチ率、AD予測で85.3%の精度を達成し、一般的な基準を上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-18T06:15:35Z) - MedCollab: Causal-Driven Multi-Agent Collaboration for Full-Cycle Clinical Diagnosis via IBIS-Structured Argumentation [6.334763475104128]
本稿では,現代病院の階層的相談ワークフローを模倣する,新しいマルチエージェントフレームワークであるMedCollabを紹介する。
このフレームワークは、患者固有の症状や検査結果に応じて、臨床および検査薬を適応的に組み立てる、ダイナミックなスペシャリスト採用機構を備えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-01T14:25:58Z) - EvoClinician: A Self-Evolving Agent for Multi-Turn Medical Diagnosis via Test-Time Evolutionary Learning [72.70291772077738]
エージェントのマルチターン診断能力を評価するためのベンチマークであるMed-Inquireを提案する。
次に、テスト時に効率的な診断戦略を学ぶ自己進化エージェントであるEvoClinicianを紹介する。
実験の結果,EvoClinicianは連続学習ベースラインや,メモリエージェントなどの自己進化エージェントよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-30T13:26:18Z) - AgentsEval: Clinically Faithful Evaluation of Medical Imaging Reports via Multi-Agent Reasoning [73.50200033931148]
本稿では,放射線科医の協調診断ワークフローをエミュレートしたマルチエージェントストリーム推論フレームワークであるAgensEvalを紹介する。
評価プロセスを基準定義、エビデンス抽出、アライメント、一貫性スコアなどの解釈可能なステップに分割することで、AgensEvalは明確な推論トレースと構造化された臨床フィードバックを提供する。
実験結果から,AgensEvalは,言い換え,意味的,スタイリスティックな摂動の下でも頑健な臨床的整合性,意味的忠実性,解釈可能な評価を提供することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-23T11:59:13Z) - Byzantine Fault-Tolerant Multi-Agent System for Healthcare: A Gossip Protocol Approach to Secure Medical Message Propagation [0.0]
本稿では,医療応用に特化した新規なビザンチン耐故障マルチエージェントシステムを提案する。
我々のシステムは、診断、治療計画、緊急対応、データ分析に専門的なAIエージェントを使用している。
本研究では,分散メッセージの分散化のためのゴシッププロトコルを実装し,ビザンチンの障害下においてもシステム運用を維持しながら,2f + 1 票のコンセンサスを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-27T03:32:54Z) - CXRAgent: Director-Orchestrated Multi-Stage Reasoning for Chest X-Ray Interpretation [62.0150409256153]
我々は、CXR解釈のためのディレクター調整型多段階エージェントであるCXRAgentを提案する。
エージェントは、Evidence-driven Validatorによって正規化され検証された出力を持つ一連のCXR分析ツールを戦略的にオーケストレーションする。
様々なCXR解釈タスクの実験は、CXRAgentが強いパフォーマンスを示し、視覚的証拠を提供し、異なる複雑さの臨床的タスクにうまく一般化していることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-24T10:31:30Z) - DispatchMAS: Fusing taxonomy and artificial intelligence agents for emergency medical services [49.70819009392778]
大規模言語モデル (LLM) とマルチエージェントシステム (MAS) は、ディスパッチを増強する機会を提供する。
本研究の目的は,現実的なシナリオをシミュレートする分類基盤型マルチエージェントシステムの開発と評価である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-24T08:01:21Z) - Agentic-AI Healthcare: Multilingual, Privacy-First Framework with MCP Agents [1.2995632804090198]
Agentic-AI Healthcareは、単一の調査プロジェクトとして開発された、プライバシーを意識した多言語、説明可能な研究プロトタイプである。
このプラットフォームには、ロールベースのアクセス制御(RBAC)、AES-GCMフィールドレベルの暗号化、タンパーによる詳細な監査ログなど、専用のプライバシとコンプライアンスレイヤが組み込まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-25T21:25:52Z) - Automated Clinical Problem Detection from SOAP Notes using a Collaborative Multi-Agent LLM Architecture [8.072932739333309]
我々は,このギャップに対処するために,臨床相談チームをモデル化する共同マルチエージェントシステム(MAS)を導入する。
このシステムは、SOAPノートの主観的(S)および目的的(O)セクションのみを分析することによって、臨床上の問題を特定する。
マネージャエージェントは、階層的で反復的な議論に従事し、合意に達するために、動的に割り当てられた専門家エージェントのチームを編成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-29T17:31:24Z) - MCP-Orchestrated Multi-Agent System for Automated Disinformation Detection [84.75972919995398]
本稿では,関係抽出を用いてニュース記事の偽情報を検出するマルチエージェントシステムを提案する。
提案したエージェントAIシステムは、(i)機械学習エージェント(ロジスティック回帰)、(ii)Wikipedia知識チェックエージェント、(iv)Webスクラッドデータアナライザの4つのエージェントを組み合わせる。
その結果、マルチエージェントアンサンブルはF1スコア0.964で95.3%の精度を達成し、個々のエージェントや従来のアプローチよりも大幅に優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-13T19:14:48Z) - GEMA-Score: Granular Explainable Multi-Agent Scoring Framework for Radiology Report Evaluation [7.838068874909676]
Granular Explainable Multi-Agent Score (GEMA-Score)は、大規模言語モデルに基づくマルチエージェントワークフローを通じて、客観的および主観的評価を行う。
GEMA-Scoreは、公開データセット上での人間の専門家評価と最も高い相関を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-07T11:42:22Z) - Medchain: Bridging the Gap Between LLM Agents and Clinical Practice with Interactive Sequence [68.05876437208505]
臨床ワークフローの5つの重要な段階をカバーする12,163の臨床症例のデータセットであるMedChainを提示する。
フィードバック機構とMCase-RAGモジュールを統合したAIシステムであるMedChain-Agentも提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-02T15:25:02Z) - AgentClinic: a multimodal agent benchmark to evaluate AI in simulated clinical environments [2.567146936147657]
シミュレーションされた臨床環境における大規模言語モデル(LLM)の評価のためのマルチモーダルエージェントベンチマークであるAgentClinicを紹介する。
我々は,AgentClinicの逐次決定形式におけるMedQA問題の解決が極めて困難であることに気付き,診断精度が元の精度の10分の1以下に低下することを発見した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-13T17:38:53Z) - Federated Offline Reinforcement Learning [55.326673977320574]
マルチサイトマルコフ決定プロセスモデルを提案する。
我々は,オフラインRLを対象とした最初のフェデレーション最適化アルゴリズムを設計する。
提案アルゴリズムでは,学習ポリシーの準最適性は,データが分散していないような速度に匹敵する,理論的保証を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-11T18:03:26Z) - Self-supervised Answer Retrieval on Clinical Notes [68.87777592015402]
本稿では,ドメイン固有パスマッチングのためのトランスフォーマー言語モデルをトレーニングするためのルールベースのセルフスーパービジョンであるCAPRを紹介する。
目的をトランスフォーマーベースの4つのアーキテクチャ、コンテキスト文書ベクトル、ビ-、ポリエンコーダ、クロスエンコーダに適用する。
本稿では,ドメイン固有パスの検索において,CAPRが強いベースラインを上回り,ルールベースおよび人間ラベル付きパスを効果的に一般化することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-02T10:42:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。