論文の概要: Agent Control Protocol: Admission Control for Agent Actions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18829v1
- Date: Thu, 19 Mar 2026 12:28:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.141654
- Title: Agent Control Protocol: Admission Control for Agent Actions
- Title(参考訳): エージェント制御プロトコル:エージェントアクションのアドミッション制御
- Authors: Marcelo Fernandez,
- Abstract要約: Agent Control Protocol (ACP) は、B2Bの機関環境における自律エージェントのガバナンスのための正式な技術仕様である。
ACPは、RBACとZero Trustを置き換えることなく、追加レイヤとして機能する。
62以上の検証可能な要件、12の禁止された行動、機関間の相互運用性のメカニズムを定義している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.4929694290403903
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Agent Control Protocol (ACP) is a formal technical specification for governance of autonomous agents in B2B institutional environments. ACP is the admission control layer between agent intent and system state mutation: before any agent action reaches execution, it must pass a cryptographic admission check that validates identity, capability scope, delegation chain, and policy compliance simultaneously. ACP defines the mechanisms of cryptographic identity, capability-based authorization, deterministic risk evaluation, verifiable chained delegation, transitive revocation, and immutable auditing that a system must implement for autonomous agents to operate under explicit institutional control. ACP operates as an additional layer on top of RBAC and Zero Trust, without replacing them. The v1.13 specification comprises 36 technical documents organized into five conformance levels (L1-L5). It includes a Go reference implementation of 22 packages covering all L1-L4 capabilities, 51 signed conformance test vectors (Ed25519 + SHA-256), and an OpenAPI 3.1.0 specification for all HTTP endpoints. It defines more than 62 verifiable requirements, 12 prohibited behaviors, and the mechanisms for interoperability between institutions. Specification and implementation: https://github.com/chelof100/acp-framework-en
- Abstract(参考訳): Agent Control Protocol (ACP) は、B2Bの機関環境における自律エージェントのガバナンスのための正式な技術仕様である。
ACPは、エージェントインテントとシステム状態の突然変異の間の受け入れ制御層である。任意のエージェントアクションが実行前に、アイデンティティ、機能スコープ、デリゲートチェーン、ポリシーコンプライアンスを同時に検証する暗号化インプットチェックをパスしなければならない。
ACPは、暗号的アイデンティティ、能力に基づく認可、決定論的リスク評価、検証可能な連鎖デリゲート、推移的取り消し、およびシステムが明示的な機関制御の下で運用するために自律的なエージェントのために実装しなければならない不変監査のメカニズムを定義している。
ACPは、RBACとZero Trustを置き換えることなく、追加レイヤとして機能する。
v1.13仕様は、36の技術的文書を5つの適合レベル(L1-L5)に分類する。
L1-L4の全機能をカバーする22のパッケージのGoリファレンス実装、51の署名された適合性テストベクタ(Ed25519 + SHA-256)、すべてのHTTPエンドポイントに対するOpenAPI 3.1.0仕様が含まれている。
62以上の検証可能な要件、12の禁止された行動、機関間の相互運用性のメカニズムを定義している。
仕様と実装:https://github.com/chelof100/acp-framework-en
関連論文リスト
- Self-Evolving Coordination Protocol in Multi-Agent AI Systems: An Exploratory Systems Feasibility Study [0.0]
自己進化コーディネーションプロトコル(SECP)
SECP: 限定的で、外部から検証された自己修正を可能にする調整プロトコル。
本稿では,自己進化コーディネーションプロトコルの探索システムの実現可能性について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-02T14:45:04Z) - Faramesh: A Protocol-Agnostic Execution Control Plane for Autonomous Agent Systems [0.0]
Farameshはプロトコルに依存しない実行制御プレーンで、エージェント駆動アクションの実行時間認証を強制する。
これらのプリミティブが自律的な実行に対して、強制可能で予測可能なガバナンスを実現する方法を示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-25T08:27:27Z) - Towards Verifiably Safe Tool Use for LLM Agents [53.55621104327779]
大規模言語モデル(LLM)ベースのAIエージェントは、データソース、API、検索エンジン、コードサンドボックス、さらにはその他のエージェントなどのツールへのアクセスを可能にすることで、機能を拡張する。
LLMは意図しないツールインタラクションを起動し、機密データを漏洩したり、クリティカルレコードを上書きしたりするリスクを発生させる。
モデルベースセーフガードのようなリスクを軽減するための現在のアプローチは、エージェントの信頼性を高めるが、システムの安全性を保証することはできない。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-12T21:31:38Z) - Binding Agent ID: Unleashing the Power of AI Agents with accountability and credibility [46.323590135279126]
BAID(Binding Agent ID)は、検証可能なユーザコードバインディングを確立するための総合的なアイデンティティ基盤である。
ブロックチェーンベースのID管理とzkVMベースの認証プロトコルの実現可能性を実証し、完全なプロトタイプシステムの実装と評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-19T13:01:54Z) - Towards a Science of Scaling Agent Systems [79.64446272302287]
エージェント評価の定義を定式化し,エージェント量,コーディネーション構造,モデル,タスク特性の相互作用として,スケーリング法則を特徴付ける。
協調指標を用いて予測モデルを導出し,R2=0をクロスバリデーションし,未知のタスク領域の予測を可能にする。
ツールコーディネーショントレードオフ: 固定的な計算予算の下では, ツールヘビータスクはマルチエージェントのオーバーヘッドから不均衡に悩まされ, 2) 能力飽和: 調整が減少または負のリターンを, 単一エージェントのベースラインが45%を超えると達成できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-09T06:52:21Z) - Policy Cards: Machine-Readable Runtime Governance for Autonomous AI Agents [0.0]
Policy Cardは、AIエージェントの運用、規制、倫理的制約を表現するための、マシン可読なデプロイ層標準である。
各ポリシカードは、自動検証、バージョン管理、ランタイムの実施、あるいは継続的監査パイプラインにリンクすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-28T12:59:55Z) - Analyzing and Internalizing Complex Policy Documents for LLM Agents [53.14898416858099]
大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントシステムは、多様なビジネスルールをコードするコンテキスト内ポリシー文書に依存している。
これは、パフォーマンスを保ちながら、ポリシー文書をモデルプリエントに組み込む内部化手法の開発を動機付けます。
CC-Genは4つのレベルにまたがる制御可能な複雑度を持つエージェントベンチマークジェネレータである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-13T16:30:07Z) - A Novel Zero-Trust Identity Framework for Agentic AI: Decentralized Authentication and Fine-Grained Access Control [7.228060525494563]
本稿では,Agentic AI IAMフレームワークの提案について述べる。
リッチで検証可能なエージェント識別子(ID)に基づく包括的フレームワークを提案する。
また、Zero-Knowledge Proofs(ZKPs)によって、プライバシ保護属性の開示と検証可能なポリシーコンプライアンスを実現する方法について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-25T20:21:55Z) - CANTXSec: A Deterministic Intrusion Detection and Prevention System for CAN Bus Monitoring ECU Activations [53.036288487863786]
物理ECUアクティベーションに基づく最初の決定論的侵入検知・防止システムであるCANTXSecを提案する。
CANバスの古典的な攻撃を検知・防止し、文献では調査されていない高度な攻撃を検知する。
物理テストベッド上での解法の有効性を実証し,攻撃の両クラスにおいて100%検出精度を達成し,100%のFIAを防止した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-14T13:37:07Z) - SOPBench: Evaluating Language Agents at Following Standard Operating Procedures and Constraints [59.645885492637845]
SOPBenchは、各サービス固有のSOPコードプログラムを実行可能な関数の有向グラフに変換する評価パイプラインである。
提案手法では,各サービス固有のSOPコードプログラムを実行可能関数の有向グラフに変換し,自然言語SOP記述に基づいてこれらの関数を呼び出しなければならない。
我々は18の先行モデルを評価し、上位モデルでさえタスクが困難であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-11T17:53:02Z)
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。