論文の概要: Intelligent AI Delegation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11865v1
• Date: Thu, 12 Feb 2026 12:11:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.799956
• Title: Intelligent AI Delegation
• Title（参考訳）: インテリジェントAIデリゲーション
• Authors: Nenad Tomašev, Matija Franklin, Simon Osindero,
• Abstract要約: 知的AIデリゲートのための適応型フレームワークを提案する。 提案するフレームワークは、複雑なデリゲートネットワークにおける人間およびAIデリゲータとデリゲートの両方に適用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.71949046003755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI agents are able to tackle increasingly complex tasks. To achieve more ambitious goals, AI agents need to be able to meaningfully decompose problems into manageable sub-components, and safely delegate their completion across to other AI agents and humans alike. Yet, existing task decomposition and delegation methods rely on simple heuristics, and are not able to dynamically adapt to environmental changes and robustly handle unexpected failures. Here we propose an adaptive framework for intelligent AI delegation - a sequence of decisions involving task allocation, that also incorporates transfer of authority, responsibility, accountability, clear specifications regarding roles and boundaries, clarity of intent, and mechanisms for establishing trust between the two (or more) parties. The proposed framework is applicable to both human and AI delegators and delegatees in complex delegation networks, aiming to inform the development of protocols in the emerging agentic web.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントはますます複雑なタスクに取り組むことができる。 より野心的な目標を達成するためには、AIエージェントは、問題を管理可能なサブコンポーネントに有意義に分解し、その完了を他のAIエージェントや人間にも安全に委譲する必要がある。 しかし、既存のタスク分解とデリゲート手法は単純なヒューリスティックに依存しており、環境の変化に動的に適応できず、予期せぬ失敗に頑健に対処することができない。 ここでは、権限、責任、説明責任、役割と境界に関する明確な仕様、意図の明確性、そして両者(またはそれ以上)の当事者間の信頼を確立するためのメカニズムを含む、タスク割り当てに関する一連の決定を含む、インテリジェントAIデリゲートのための適応型フレームワークを提案する。 提案するフレームワークは、複雑なデリゲートネットワークにおける人間とAIのデリゲータとデリゲートの両方に適用可能であり、新興のエージェントWebにおけるプロトコルの開発を知らせることを目的としている。

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