論文の概要: Towards Responsible and Explainable AI Agents with Consensus-Driven Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21699v1
• Date: Thu, 25 Dec 2025 14:49:25 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-29 11:58:15.507214
• Title: Towards Responsible and Explainable AI Agents with Consensus-Driven Reasoning
• Title（参考訳）: 合意駆動推論による責任と説明可能なAIエージェントを目指して
• Authors: Eranga Bandara, Tharaka Hewa, Ross Gore, Sachin Shetty, Ravi Mukkamala, Peter Foytik, Abdul Rahman, Safdar H. Bouk, Xueping Liang, Amin Hass, Sachini Rajapakse, Ng Wee Keong, Kasun De Zoysa, Aruna Withanage, Nilaan Loganathan,
• Abstract要約: 本稿では,多モデルコンセンサスと推論層ガバナンスに基づく実運用レベルのエージェントのためのResponsible(RAI)およびExplainable(XAI)AIエージェントアーキテクチャを提案する。 提案した設計では、異種LLMとVLMエージェントのコンソーシアムが独立して、共有入力コンテキストから候補出力を生成する。 専用の推論エージェントは、これらのアウトプットをまたいで構造化された統合を行い、安全と政策の制約を強制し、幻覚と偏見を緩和し、監査可能な証拠に基づく決定を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.226647687395254
• License:
• Abstract: Agentic AI represents a major shift in how autonomous systems reason, plan, and execute multi-step tasks through the coordination of Large Language Models (LLMs), Vision Language Models (VLMs), tools, and external services. While these systems enable powerful new capabilities, increasing autonomy introduces critical challenges related to explainability, accountability, robustness, and governance, especially when agent outputs influence downstream actions or decisions. Existing agentic AI implementations often emphasize functionality and scalability, yet provide limited mechanisms for understanding decision rationale or enforcing responsibility across agent interactions. This paper presents a Responsible(RAI) and Explainable(XAI) AI Agent Architecture for production-grade agentic workflows based on multi-model consensus and reasoning-layer governance. In the proposed design, a consortium of heterogeneous LLM and VLM agents independently generates candidate outputs from a shared input context, explicitly exposing uncertainty, disagreement, and alternative interpretations. A dedicated reasoning agent then performs structured consolidation across these outputs, enforcing safety and policy constraints, mitigating hallucinations and bias, and producing auditable, evidence-backed decisions. Explainability is achieved through explicit cross-model comparison and preserved intermediate outputs, while responsibility is enforced through centralized reasoning-layer control and agent-level constraints. We evaluate the architecture across multiple real-world agentic AI workflows, demonstrating that consensus-driven reasoning improves robustness, transparency, and operational trust across diverse application domains. This work provides practical guidance for designing agentic AI systems that are autonomous and scalable, yet responsible and explainable by construction.
• Abstract（参考訳）: Agentic AIは、Large Language Models(LLM)、Vision Language Models(VLM)、ツール、および外部サービスの調整を通じて、自律的なシステムの推論、計画、実行の多段階的なタスクに対する大きな変化を表している。 これらのシステムが強力な新機能を実現する一方で、自律性の向上は、特にエージェントのアウトプットが下流のアクションや決定に影響を与える場合、説明可能性、説明責任、堅牢性、ガバナンスに関連する重要な課題を導入します。 既存のエージェントAI実装は、しばしば機能とスケーラビリティを強調するが、決定の合理性を理解したり、エージェント間のインタラクションに責任を負うための制限されたメカニズムを提供する。 本稿では,マルチモデルコンセンサスと推論層ガバナンスに基づく実運用レベルのエージェントワークフローのためのResponsible(RAI)およびExplainable(XAI)AIエージェントアーキテクチャを提案する。 提案した設計では、異種LLMおよびVLMエージェントのコンソーシアムが、共有入力コンテキストから独立に候補出力を生成し、明確な不確実性、不一致、代替解釈を明示する。 専用の推論エージェントは、これらのアウトプットをまたいで構造化された統合を行い、安全と政策の制約を強制し、幻覚と偏見を緩和し、監査可能な証拠に基づく決定を生成する。 説明性は、明示的なクロスモデル比較と保存された中間出力によって達成され、一方、責任は中央集権的な推論層制御とエージェントレベルの制約によって強制される。 我々は、複数の現実世界のエージェントAIワークフローでアーキテクチャを評価し、コンセンサス駆動の推論が、さまざまなアプリケーションドメインにわたる堅牢性、透明性、運用上の信頼を改善することを実証した。 この研究は、自律的でスケーラブルで責任があり、建設によって説明可能なエージェントAIシステムを設計するための実践的なガイダンスを提供する。

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