論文の概要: A Blockchain-Monitored Agentic AI Architecture for Trusted Perception-Reasoning-Action Pipelines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20985v1
- Date: Wed, 24 Dec 2025 06:20:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-25 19:43:21.700976
- Title: A Blockchain-Monitored Agentic AI Architecture for Trusted Perception-Reasoning-Action Pipelines
- Title（参考訳）: 信頼された知覚・推論・アクションパイプラインのためのブロックチェーン監視エージェントAIアーキテクチャ
- Authors: Salman Jan, Hassan Ali Razzaqi, Ali Akarma, Mohammad Riyaz Belgaum,
- Abstract要約: 自律的な意思決定におけるエージェントAIシステムの応用は、医療、スマートシティ、デジタル法医学、サプライチェーン管理の領域で増加している。
本稿では,ラングチェインをベースとしたマルチエージェントシステムと,一定の監視,ポリシー施行,エージェントアクションの不変監査性を保証するために,ブロックチェーンを許可した単一アーキテクチャモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The application of agentic AI systems in autonomous decision-making is growing in the areas of healthcare, smart cities, digital forensics, and supply chain management. Even though these systems are flexible and offer real-time reasoning, they also raise concerns of trust and oversight, and integrity of the information and activities upon which they are founded. The paper suggests a single architecture model comprising of LangChain-based multi-agent system with a permissioned blockchain to guarantee constant monitoring, policy enforcement, and immutable auditability of agentic action. The framework relates the perception conceptualization-action cycle to a blockchain layer of governance that verifies the inputs, evaluates recommended actions, and documents the outcomes of the execution. A Hyperledger Fabric-based system, action executors MCP-integrated, and LangChain agent are introduced and experiments of smart inventory management, traffic-signal control, and healthcare monitoring are done. The results suggest that blockchain-security verification is efficient in preventing unauthorized practices, offers traceability throughout the whole decision-making process, and maintains operational latency within reasonable ranges. The suggested framework provides a universal system of implementing high-impact agentic AI applications that are autonomous yet responsible.
- Abstract（参考訳）: 自律的な意思決定におけるエージェントAIシステムの応用は、医療、スマートシティ、デジタル法医学、サプライチェーン管理の領域で増加している。
これらのシステムは柔軟でリアルタイムな推論を提供するが、信頼と監視、そして彼らが設立した情報や活動の完全性に対する懸念も引き起こす。
本稿では,ラングチェインをベースとしたマルチエージェントシステムと,一定の監視,ポリシー施行,エージェントアクションの不変監査性を保証するために,ブロックチェーンを許可した単一アーキテクチャモデルを提案する。
このフレームワークは、認識の概念化-アクションサイクルを、入力を検証し、推奨されたアクションを評価し、実行の結果を文書化する、ガバナンスのブロックチェーン層に関連付ける。
Hyperledger Fabricベースのシステム、アクションエグゼクタのCP統合、LangChainエージェントが導入され、スマートインベントリ管理、トラフィック信号制御、医療監視の実験が行われている。
その結果、ブロックチェーンのセキュリティ検証は、不正なプラクティスの防止に効率的であり、意思決定プロセス全体を通じてトレーサビリティを提供し、適切な範囲で運用遅延を維持することを示唆している。
提案されたフレームワークは、自律的で責任のないハイインパクトなエージェントAIアプリケーションを実装する、普遍的なシステムを提供する。
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