論文の概要: Turn: A Language for Agentic Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08755v1
• Date: Sat, 07 Mar 2026 09:10:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:23.725657
• Title: Turn: A Language for Agentic Computation
• Title（参考訳）: Turn: エージェント計算のための言語
• Authors: Muyukani Kizito,
• Abstract要約: コンパイルされたアクターベースのプログラミング言語である textbfTurn を提示する。 Turnはエージェントソフトウェアのためのプログラムで、推論を大規模言語モデルに委譲することで、推論し、自律的に行動するプログラムです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present \textbf{Turn}, a compiled, actor-based programming language -- statically typed for schema inference, dynamically typed at the value level -- for agentic software: programs that reason and act autonomously by delegating inference to large language models (LLMs). Existing approaches augment general-purpose languages with frameworks, encoding critical invariants (bounded context, typed inference output, credential isolation, durable state) as application-level conventions rather than language guarantees. Turn introduces five language-level constructs that address this gap. \emph{Cognitive Type Safety} makes LLM inference a typed primitive: the compiler generates a JSON Schema from a struct definition and the VM validates model output before binding. The \emph{confidence operator} enables deterministic control flow gated on model certainty. Turn's \emph{actor-based process model}, derived from Erlang, gives each agent an isolated context window, persistent memory, and mailbox. A \emph{capability-based identity system} returns opaque, unforgeable handles from the VM host, ensuring raw credentials never enter agent memory. Finally, \emph{compile-time schema absorption} (\texttt{use schema::<protocol>}) synthesizes typed API bindings from external specifications at compile time; the \texttt{openapi} adapter is shipped with \texttt{graphql}, \texttt{fhir}, and \texttt{mcp} in active development. We describe the language design, type rules, schema semantics, and a Rust-based bytecode VM, and evaluate Turn against representative agentic workloads. Turn is open source at https://github.com/ekizito96/Turn.
• Abstract（参考訳）: エージェントソフトウェアでは,静的にスキーマ推論に型付けされ,値レベルで動的に型付けされる,コンパイルされたアクタベースのプログラミング言語である‘textbf{Turn}’を,大規模言語モデル(LLM)に推論を委譲することで,推論と自律的な動作を行うプログラムとして提示する。 既存のアプローチはフレームワークによる汎用言語を強化し、言語保証よりもアプリケーションレベルの規約として重要な不変(境界付きコンテキスト、型付き推論出力、クレデンシャルアイソレーション、耐久性のある状態)をエンコードする。 Turnはこのギャップに対処する5つの言語レベル構造を導入している。 コンパイラは構造体定義からJSONスキーマを生成し、VMはバインディング前にモデル出力を検証する。 emph{confidence operator} は、モデルの確実性に基づいてゲートされた決定論的制御フローを可能にする。 Turn's \emph{actor-based process model}はErlangから派生したもので、各エージェントに独立したコンテキストウィンドウ、永続メモリ、メールボックスを提供する。 emph{capability-based identity system}は、VMホストから不透明で偽造不可能なハンドラを返します。 最後に、 \emph{compile-time schema absorption} (\texttt{use schema::<protocol>})はコンパイル時に外部仕様から型付きAPIバインディングを合成する。 言語設計、型ルール、スキーマセマンティクス、RustベースのバイトコードVMについて説明し、代表エージェントワークロードに対するTurnを評価する。 Turnはhttps://github.com/ekizito96/Turn.comでオープンソース公開されている。

関連論文リスト

• Natural Language Interface for Firewall Configuration [0.0]
  本稿では,企業ファイアウォール構築のための自然言語インタフェースの設計とプロトタイプ実装について述べる。 このフレームワークは、管理者がプレーン言語でアクセス制御ポリシーを表現し、ベンダー固有のポリシーに変換することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-11T16:33:33Z)
• Language Server CLI Empowers Language Agents with Process Rewards [8.38905909723596]
  本稿ではLanser-CLIについて紹介する。Lanser-CLIはCLIファーストのオーケストレーションレイヤで、Language Server Protocol(LSP)サーバをピン留めし仲介する。 私たちの立場では、言語サーバーは構造情報だけでなく、実行可能なプロセス報酬も提供します。 凍結スナップショット下で決定論を定式化し,プロセス報酬の単調性を確立した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-27T01:25:20Z)
• Sampling from Your Language Model One Byte at a Time [82.71473348639489]
  トークン化は、PBP(Prompt Boundary Problem)として知られるモデル世代に歪みをもたらす可能性がある。 BPEトークン化器を用いて任意のオートレ LM を文字レベルまたはバイトレベル LM に変換する推論時間法を提案する。 提案手法は, PBPを効率的に解き, 異なるトークン化器で言語モデルの語彙を統一することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-17T02:37:04Z)
• Type-Constrained Code Generation with Language Models [51.03439021895432]
  本稿では,型システムを利用してコード生成を誘導する型制約デコード手法を提案する。 そこで本研究では,新しい接頭辞オートマトンと,在来型を探索する手法を開発し,LLM生成コードに適切な型付けを強制するための健全なアプローチを構築した。 提案手法は,コード合成,翻訳,修復作業において,コンパイルエラーを半分以上削減し,機能的正しさを著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-12T15:03:00Z)
• Statically Contextualizing Large Language Models with Typed Holes [4.180458188910334]
  大規模言語モデル(LLM)は、プログラム合成のランドスケープを形変えた。 LLMは適切なコンテキストを持たないため、しばしば壊れたコードを幻覚させる。 本稿では,言語の種類と結合構造との密接な統合が,この文脈化問題に対処できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-02T03:29:00Z)
• Binding Language Models in Symbolic Languages [146.3027328556881]
  Binderはトレーニング不要のニューラルシンボリックフレームワークで、タスク入力をプログラムにマッピングする。 解析の段階では、Codexは元のプログラミング言語では答えられないタスク入力の一部を特定することができる。 実行段階では、CodexはAPI呼び出しで適切なプロンプトを与えられた万能機能を実行することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T12:55:17Z)
• Infusing Finetuning with Semantic Dependencies [62.37697048781823]
  シンタックスとは異なり、セマンティクスは今日の事前訓練モデルによって表面化されないことを示す。 次に、畳み込みグラフエンコーダを使用して、タスク固有の微調整にセマンティック解析を明示的に組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T01:27:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。