論文の概要: PARCER as an Operational Contract to Reduce Variance, Cost, and Risk in LLM Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00856v1
• Date: Sun, 01 Mar 2026 01:11:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.387105
• Title: PARCER as an Operational Contract to Reduce Variance, Cost, and Risk in LLM Systems
• Title（参考訳）: LLMシステムの分散・コスト・リスク低減のための運用契約としてのPARCER
• Authors: Elzo Brito dos Santos Filho,
• Abstract要約: 本稿では,これらの制限に対する工学的対応としてPARCERを提案する。 このフレームワークはYAMLの宣言的な"運用契約"として機能し、インタラクションをバージョン付きおよび実行可能なアーティファクトに変換する。 本研究の目的は、PARCERの概念的および技術的アーキテクチャを提示することであり、シンプルな「プロンプトエンジニアリング」から「統制可能なガバナンスを伴うコンテキストエンジニアリング」へ、必要な移行として位置づけることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Systems based on Large Language Models (LLMs) have become formidable tools for automating research and software production. However, their governance remains a challenge when technical requirements demand absolute consistency, auditability, and predictable control over cost and latency. Recent literature highlights two phenomena that aggravate this scenario: the stochastic variance inherent in the model's judgment (often treated as "systemic noise") and the substantial degradation of context utilization in long inputs, with critical losses when decisive information is diluted in the middle of the prompt. This article proposes PARCER as an engineering response to these limitations. The framework acts as a declarative "operational contract" in YAML, transforming unstructured interactions into versioned and executable artifacts. PARCER imposes strict governance structured into seven operational phases, introducing decision hygiene practices inspired by legal judgments to mitigate noise, adaptive token budgeting, formalized recovery routes (fallbacks) for context preservation, and systemic observability via OpenTelemetry. The objective of this work is to present the conceptual and technical architecture of PARCER, positioning it as a necessary transition from simple "prompt engineering" to "context engineering with governable governance".
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)に基づくシステムは、研究とソフトウェア生産を自動化するための強力なツールとなっている。 しかし、技術的要求が絶対的な一貫性、監査可能性、コストとレイテンシの予測可能な制御を要求する場合、彼らのガバナンスは依然として課題である。 近年の文献では、モデルの判断に固有の確率的差異(しばしば「システムノイズ」として扱われる)と、長い入力における文脈利用の相当な劣化と、決定情報がインプットの中央で希薄になった場合の重大な損失という2つの現象が強調されている。 本稿では,これらの制限に対する工学的対応としてPARCERを提案する。 このフレームワークはYAMLの宣言的な"運用契約"として機能し、非構造化のインタラクションをバージョン管理および実行可能なアーティファクトに変換する。 PARCERは、ノイズを緩和するための法的判断、適応トークン予算、コンテキスト保存のための正式な回復ルート(フォールバック)、OpenTelemetryによるシステム的可観測性といった、7つの運用フェーズに構造化された厳格なガバナンスを導入している。 この研究の目的は、PARCERの概念的および技術的なアーキテクチャを提示することであり、シンプルな「プロンプトエンジニアリング」から「統制可能なガバナンスを伴うコンテキストエンジニアリング」へ、必要な移行として位置づけることである。

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