論文の概要: Alignment in Time: Peak-Aware Orchestration for Long-Horizon Agentic Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17910v1
• Date: Fri, 20 Feb 2026 00:16:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 18:01:41.186583
• Title: Alignment in Time: Peak-Aware Orchestration for Long-Horizon Agentic Systems
• Title（参考訳）: 時間的アライメント:長距離エージェントシステムのためのピークアウェアオーケストレーション
• Abstract要約: APEMO(Affect-aware Peak-End Modulation for Orchestration)をランタイムスケジューリング層として導入する。 APEMOは行動プロキシを通じて軌道不安定を検知し、ピークモーメントや終了といった重要な部分での修復を目標とする。 その結果,時間的制御問題としてアライメントを再構築し,長軸エージェントシステムの開発にレジリエントな工学的経路を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5424331328233207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional AI alignment primarily focuses on individual model outputs; however, autonomous agents in long-horizon workflows require sustained reliability across entire interaction trajectories. We introduce APEMO (Affect-aware Peak-End Modulation for Orchestration), a runtime scheduling layer that optimizes computational allocation under fixed budgets by operationalizing temporal-affective signals. Instead of modifying model weights, APEMO detects trajectory instability through behavioral proxies and targets repairs at critical segments, such as peak moments and endings. Evaluation across multi-agent simulations and LLM-based planner--executor flows demonstrates that APEMO consistently enhances trajectory-level quality and reuse probability over structural orchestrators. Our results reframe alignment as a temporal control problem, offering a resilient engineering pathway for the development of long-horizon agentic systems.
• Abstract（参考訳）: 従来のAIアライメントは、主に個々のモデル出力に焦点を当てている。 APEMO(Affect-aware Peak-End Modulation for Orchestration)は、時間的影響信号の運用により、固定予算下での計算割り当てを最適化する実行時スケジューリング層である。 モデルウェイトを変更する代わりに、APEMOは行動プロキシを通じて軌道不安定を検知し、ピークモーメントや終了といった重要な部分での修理を目標とする。 マルチエージェントシミュレーションとLLMに基づくプランナー・エグゼクタフローによる評価は, APEMOが構造オーケストレータ上での軌道レベルの品質と再利用確率を一貫して向上することを示す。 その結果,時間的制御問題としてアライメントを再構築し,長軸エージェントシステムの開発にレジリエントな工学的経路を提供する。

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