論文の概要: ElephantBroker: A Knowledge-Grounded Cognitive Runtime for Trustworthy AI Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25097v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 07:03:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.146983
• Title: ElephantBroker: A Knowledge-Grounded Cognitive Runtime for Trustworthy AI Agents
• Title（参考訳）: ElephantBroker:信頼できるAIエージェントのための知識学習型認知ランタイム
• Abstract要約: ElephantBrokerはオープンソースの認知ランタイムで、Neo4jナレッジグラフとQdrantベクトルストアを統合する。 このシステムは、ハイブリッド5ソース検索パイプラインからなる完全な認知ループ(ストア、検索、スコア、構成、保護、学習)を実装している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.88028371034407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Model based agents increasingly operate in high stakes, multi turn settings where factual grounding is critical, yet their memory systems typically rely on flat key value stores or plain vector retrieval with no mechanism to track the provenance or trustworthiness of stored knowledge. We present ElephantBroker, an open source cognitive runtime that unifies a Neo4j knowledge graph with a Qdrant vector store through the Cognee SDK to provide durable, verifiable agent memory. The system implements a complete cognitive loop (store, retrieve, score, compose, protect, learn) comprising a hybrid five source retrieval pipeline, an eleven dimension competitive scoring engine for budget constrained context assembly, a four state evidence verification model, a five stage context lifecycle with goal aware assembly and continuous compaction, a six layer cheap first guard pipeline for safety enforcement, an AI firewall providing enforceable tool call interception and multi tier safety scanning, a nine stage consolidation engine that strengthens useful patterns while decaying noise, and a numeric authority model governing multi organization identity with hierarchical access control. Architectural validation through a comprehensive test suite of over 2,200 tests spanning unit, integration, and end to end levels confirms subsystem correctness. The modular design supports three deployment tiers, five profile presets with inheritance, multi gateway isolation, and a management dashboard for human oversight, enabling configurations from lightweight memory only agents to full cognitive runtimes with enterprise grade safety and auditability.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルに基づくエージェントは、事実的根拠が重要であるマルチターン設定において、ますます高い利害関係で運用されるようになっているが、そのメモリシステムは一般に、記憶されている知識の出所や信頼性を追跡するメカニズムのない、フラットなキー値ストアやプレーンなベクトル検索に依存している。 ElephantBrokerはオープンソースの認知ランタイムで、Neo4jナレッジグラフとQdrantベクターストアをCognee SDKを通じて統合し、永続的で検証可能なエージェントメモリを提供する。 本システムは、ハイブリッド5ソース検索パイプライン、予算制約されたコンテキストアセンブリのための11次元競合スコアエンジン、目標認識アセンブリと連続的なコンパクト化を備えた5段階コンテキストライフサイクル、安全実施のための6層安価な第1ガードパイプライン、強制可能なツールコールインターセプションと多層安全スキャンを提供するAIファイアウォール、ノイズの減衰時に有用なパターンを強化する9段階統合エンジン、階層的アクセス制御を備えた多組織アイデンティティを管理する数値権威モデルからなる完全な認知ループ(ストア、検索、スコア、構成、保護)を実装する。 単体、統合、エンドツーエンドにまたがる2,200以上のテストからなる包括的なテストスイートによるアーキテクチャ検証は、サブシステムの正確性を確認する。 モジュール設計では、3つのデプロイメント層、継承可能な5つのプロファイルプリセット、マルチゲートウェイアイソレーション、ヒューマン監視用の管理ダッシュボードがサポートされている。

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