論文の概要: Verifiable Semantics for Agent-to-Agent Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16424v1
- Date: Wed, 18 Feb 2026 12:55:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-19 15:58:30.593415
- Title: Verifiable Semantics for Agent-to-Agent Communication
- Title（参考訳）: エージェント対エージェント通信のための検証可能なセマンティクス
- Abstract要約: マルチエージェントAIシステムは一貫した通信を必要とする。
自然言語は解釈可能であるが、セマンティックドリフトに弱い。
そこで本研究では,刺激意味モデルに基づく認証プロトコルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2866560512724962
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multiagent AI systems require consistent communication, but we lack methods to verify that agents share the same understanding of the terms used. Natural language is interpretable but vulnerable to semantic drift, while learned protocols are efficient but opaque. We propose a certification protocol based on the stimulus-meaning model, where agents are tested on shared observable events and terms are certified if empirical disagreement falls below a statistical threshold. In this protocol, agents restricting their reasoning to certified terms ("core-guarded reasoning") achieve provably bounded disagreement. We also outline mechanisms for detecting drift (recertification) and recovering shared vocabulary (renegotiation). In simulations with varying degrees of semantic divergence, core-guarding reduces disagreement by 72-96%. In a validation with fine-tuned language models, disagreement is reduced by 51%. Our framework provides a first step towards verifiable agent-to-agent communication.
- Abstract（参考訳）: マルチエージェントAIシステムは一貫したコミュニケーションを必要とするが、エージェントが使用する用語の同じ理解を共有することを検証する方法がない。
自然言語は解釈可能であるが、セマンティックドリフトに弱いが、学習されたプロトコルは効率的だが不透明である。
本稿では,実験的不一致が統計的閾値を下回った場合,共有観測可能な事象に対してエージェントを試験し,条件を認定する刺激的モデルに基づく認証プロトコルを提案する。
このプロトコルでは、エージェントは彼らの推論を認定された用語("core-guarded reasoning")に制限し、証明可能な限定された意見の不一致を達成する。
また,ドリフト(再認識)の検出と共有語彙(再認識)の回復機構についても概説した。
セマンティックな違いの度合いの異なるシミュレーションでは、コアガードは不一致を72-96%減少させる。
微調整言語モデルによる検証では、不一致は51%減少する。
我々のフレームワークは、エージェント間通信を検証するための第一歩を提供します。
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