論文の概要: Prism: A Minimal Compositional Metalanguage for Specifying Agent Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00611v1
• Date: Sat, 29 Nov 2025 19:52:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.323749
• Title: Prism: A Minimal Compositional Metalanguage for Specifying Agent Behavior
• Title（参考訳）: Prism: エージェントの振る舞いを特定するための最小構成メタ言語
• Authors: Franck Binard, Vanja Kljajevic,
• Abstract要約: Prismは、ツールを使用するソフトウェアエージェントの振る舞いを特定するための合成メタグラムである。 アドホックなコントロール構造を導入するのではなく、Prismは固定コアコンテキストであるCore1を中心に構築されている。 言語学的観点からは、プリムは再利用可能な文法的なコアとドメイン固有の語彙の明確な分離を強制する。
• 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: Prism is a small, compositional metalanguage for specifying the behaviour of tool-using software agents. Rather than introducing ad hoc control constructs, Prism is built around a fixed core context, Core1, which provides a minimal background grammar of categories numbers, strings, user prompts, tools together with abstract combinators for booleans, predicates, pairs, and lists. Agent policies are written as ordinary expressions using a single abstraction operator so that conditionals appear as selections between alternatives instead of imperative if-else blocks. Domains extend the core by defining their own context-mini-grammars that introduce new categories, predicates, and external tools while reusing the same compositional machinery. We illustrate this with worked examples from thermostat control, home security, e-commerce recommendation, and medical monitoring, showing how natural language decision rules can be mapped to inspectable, executable policies. From a linguistic perspective, Prism enforces a clear separation between a reusable grammar-like core and domain specific lexicons and treats tools as bridges between internal policy representations and the external world. From an engineering perspective, it offers a compact interface language for agent control, making the space of possible actions explicit and amenable to analysis, verification, and safety constraints.
• Abstract（参考訳）: Prismは、ツールを使用するソフトウェアエージェントの振る舞いを特定するための、小さくて構成的なメタ言語である。 これはカテゴリ番号、文字列、ユーザプロンプト、ツール、およびブールアン、述語、ペア、リストの抽象的なコンビネータの最小のバックグラウンド文法を提供する。 エージェントポリシは、単一の抽象演算子を使用して通常の表現として記述されるため、条件は命令的なif-elseブロックではなく、選択肢の選択として現れる。 ドメインは、新しいカテゴリ、述語、外部ツールを導入し、同じ構成機械を再利用する独自のコンテキストミニ文法を定義することでコアを拡張する。 本稿では、サーモスタット制御、ホームセキュリティ、eコマースレコメンデーション、医療モニタリングなどの実例を用いて、自然言語決定ルールを検査可能な実行可能なポリシーにマップする方法を示す。 言語学的観点から、Prismは再利用可能な文法的なコアとドメイン固有のレキシコンの明確な分離を強制し、ツールを内部の政策表現と外界の間の橋渡しとして扱う。 エンジニアリングの観点からは、エージェント制御のためのコンパクトなインタフェース言語を提供し、可能なアクションの空間を明確化し、分析、検証、安全性の制約に対処できるようにする。

関連論文リスト

• CompAgent: An Agentic Framework for Visual Compliance Verification [3.847341641557404]
  視覚コンプライアンスの検証は、コンピュータビジョンにおいて重要な問題であるが、未発見の課題である。 本稿では,視覚的コンプライアンス検証のための最初のエージェントフレームワークであるCompAgentを提案する。 検証エージェントは、画像、ツール出力、ポリシーコンテキストを統合し、マルチモーダル推論を実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-31T18:20:06Z)
• Rethinking Testing for LLM Applications: Characteristics, Challenges, and a Lightweight Interaction Protocol [83.83217247686402]
  大言語モデル(LLM)は、単純なテキストジェネレータから、検索強化、ツール呼び出し、マルチターンインタラクションを統合する複雑なソフトウェアシステムへと進化してきた。 その固有の非決定主義、ダイナミズム、文脈依存は品質保証に根本的な課題をもたらす。 本稿では,LLMアプリケーションを3層アーキテクチャに分解する: textbftextitSystem Shell Layer, textbftextitPrompt Orchestration Layer, textbftextitLLM Inference Core。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-28T13:00:28Z)
• Policy as Code, Policy as Type [0.0]
  我々は、AgdaやLeanといった言語でABACポリシーがいかに複雑な型として表現できるかを示します。 そして、人気のある強力なオープンソースABACポリシー言語であるRegoと真っ向から対決します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-02T09:04:48Z)
• Structured Active Inference (Extended Abstract) [0.0]
  分類システム理論のツールを用いて、構造化された能動推論、大規模一般化および能動推論の形式化を導入する。 我々は、生成モデルを「インターフェイス上で」システムとして正式にキャストし、後者はマルコフ毛布の通常の概念の合成的抽象化である。 エージェントは、その生成モデルに対する'コントローラ'であり、公式にはそれらと双対である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T17:22:44Z)
• Alignment Studio: Aligning Large Language Models to Particular Contextual Regulations [61.141986747544024]
  アプリケーション開発者が、特定の価値、社会的規範、法律、その他の規則にモデルをチューニングできるようにするアプローチを提案する。 私たちは、アライメントスタジオアーキテクチャの主要な3つのコンポーネント、フレーム、インストラクタ、そしてオーディタをレイアウトしました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T21:26:49Z)
• Divide and Conquer: Language Models can Plan and Self-Correct for Compositional Text-to-Image Generation [72.6168579583414]
  CompAgentは、大規模な言語モデル(LLM)エージェントをコアとして、コンポジションテキスト・画像生成のためのトレーニング不要のアプローチである。 提案手法は,オープンワールド合成T2I生成のための総合的なベンチマークであるT2I-CompBenchに対して10%以上の改善を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T16:18:39Z)
• SAGE: Bridging Semantic and Actionable Parts for GEneralizable Manipulation of Articulated Objects [9.500480417077272]
  本稿では,自然言語命令下での汎用的な操作を実現するために,意味的および動作可能なオブジェクトをブリッジする新しいフレームワークを提案する。 パーシャルグラウンドモジュールは、セマンティックな部分を「ジェネリザブル・アクティブル・パート(GAParts)」と表現し、パートモーションに関する情報を本質的に保持する。 インタラクティブなフィードバックモジュールが障害に対応するために組み込まれており、ループを閉じ、全体的なフレームワークの堅牢性を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T07:22:42Z)
• Position-Aware Contrastive Alignment for Referring Image Segmentation [65.16214741785633]
  マルチモーダル特徴のアライメントを強化するために,位置認識型コントラストアライメントネットワーク(PCAN)を提案する。 1)自然言語記述に関連するすべてのオブジェクトの位置情報を提供する位置認識モジュール(PAM)と,2)マルチモーダルアライメントを強化するコントラスト言語理解モジュール(CLUM)の2つのモジュールで構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-27T09:13:19Z)
• Entity Divider with Language Grounding in Multi-Agent Reinforcement Learning [28.619845209653274]
  マルチエージェント設定におけるポリシーの一般化を促進するための自然言語の利用について検討する。 マルチエージェント強化学習, エンティティディバイザ(EnDi)における言語基盤構築のための新しい枠組みを提案する。 EnDiは、エージェントがエンティティレベルで独立してサブゴナル分割を学習し、関連するエンティティに基づいて環境に作用することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-25T11:53:52Z)
• Referring Image Segmentation via Cross-Modal Progressive Comprehension [94.70482302324704]
  画像セグメンテーションの参照は、自然言語表現で与えられた記述によく一致するエンティティの前景マスクをセグメンテーションすることを目的としている。 従来のアプローチでは、暗黙的な特徴相互作用と視覚的モダリティと言語的モダリティの融合を用いてこの問題に対処していた。 本稿では,この課題に効果的に対応するために,Cross-Modal Progressive (CMPC) モジュールと Text-Guided Feature Exchange (TGFE) モジュールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T16:02:30Z)

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。