論文の概要: IACT: A Self-Organizing Recursive Model for General AI Agents: A Technical White Paper on the Architecture Behind kragent.ai
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02605v1
- Date: Tue, 02 Dec 2025 10:10:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-03 21:04:45.81913
- Title: IACT: A Self-Organizing Recursive Model for General AI Agents: A Technical White Paper on the Architecture Behind kragent.ai
- Title（参考訳）: IACT: 汎用AIエージェントのための自己組織化再帰モデル: kragent.aiの裏側にあるアーキテクチャに関する技術的ホワイトペーパー
- Authors: Pengju Lu,
- Abstract要約: 対話型エージェントコールツリー(Interactive Agents Call Tree, IACT)は、ユーザ対話によって純粋に駆動される汎用的な自律システムである。
我々は,このモデルをKragent.aiシステムに導入する際のアーキテクチャ,設計原則,実践的な教訓について述べる。
- 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 technical white paper introduces the Interactive Agents Call Tree (IACT), a computational model designed to address the limitations of static, hard-coded agent workflows. Unlike traditional systems that require pre-defined graphs or specialized programming, IACT operates as a general-purpose autonomous system driven purely by user dialogue. Given a high-level objective, the system autonomously grows a dynamic, recursive agent topology incrementally tailored to the problem's structure. This allows it to scale its organizational complexity to match open-ended tasks. To mitigate the error propagation inherent in unidirectional function calls, IACT introduces interactional redundancy by replacing rigid invocations with bidirectional, stateful dialogues. This mechanism enables runtime error correction and ambiguity resolution. We describe the architecture, design principles, and practical lessons behind the production deployment of this model in the kragent.ai system, presenting qualitative evidence from real-world workflows rather than exhaustive benchmark results.
- Abstract（参考訳）: このテクニカルホワイトペーパーでは、静的でハードコードされたエージェントワークフローの制限に対処するために設計された計算モデルであるInteractive Agents Call Tree (IACT)を紹介している。
事前に定義されたグラフや特殊なプログラミングを必要とする従来のシステムとは異なり、IACTはユーザー対話によって純粋に駆動される汎用の自律システムとして機能する。
高レベルな目的を与えられたシステムは、問題の構造に合わせて、動的で再帰的なエージェントトポロジーを自律的に成長させる。
これにより、組織的な複雑さを拡大して、オープンなタスクにマッチさせることができる。
一方向関数呼び出しに固有のエラー伝搬を軽減するため、IACTは、厳格な呼び出しを双方向でステートフルな対話に置き換えることで、相互作用の冗長性を導入する。
このメカニズムは実行時エラーの修正と曖昧さの解決を可能にする。
実世界のワークフローから得られた質的証拠を,徹底的なベンチマーク結果ではなく,定性的な証拠として提示し,このモデルの生産の背景にあるアーキテクチャ,設計原則,実践的な教訓について述べる。
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