論文の概要: KAIJU: An Executive Kernel for Intent-Gated Execution of LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02375v1
• Date: Tue, 31 Mar 2026 21:38:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.126513
• Title: KAIJU: An Executive Kernel for Intent-Gated Execution of LLM Agents
• Title（参考訳）: LLMエージェントのインテントゲート実行用エグゼクティブカーネル
• Abstract要約: ReActを使用した大規模言語モデルに基づくツールコール自律エージェントには3つの制限がある。 最近の作業は、計画と実行を分離する方向に進んでいるが、各ケースモデルでは、実行メカニズムと結合され続けている。 LLMエージェントのシステムレベルの抽象化を導入し,実行エージェントを推論層から分離する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.931389072124715
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tool-calling autonomous agents based on large language models using ReAct exhibit three limitations: serial latency, quadratic context growth, and vulnerability to prompt injection and hallucination. Recent work moves towards separating planning from execution but in each case the model remains coupled to the execution mechanics. We introduce a system-level abstraction for LLM agents which decouples the execution of agent workflows from the LLM reasoning layer. We define two first-class abstractions: (1) Intent-Gated Execution (IGX), a security paradigm that enforces intent at execution, and (2) an Executive Kernel that manages scheduling, tool dispatch, dependency resolution, failures and security. In KAIJU, the LLM plans upfront, optimistically scheduling tools in parallel with dependency-aware parameter injection. Tools are authorised via IGX based on four independent variables: scope, intent, impact, and clearance (external approval). KAIJU supports three adaptive execution modes (Reflect, nReflect, and Orchestrator), providing progressively finer-grained execution control apt for complex investigation and deep analysis or research. Empirical evaluation against a ReAct baseline shows that KAIJU has a latency penalty on simple queries due to planning overhead, convergence at moderate complexity, and a structural advantage on computational queries requiring parallel data gathering. Beyond latency, the separation enforces behavioural guarantees that ReAct cannot match through prompting alone. Code available at https://github.com/compdeep/kaiju
• Abstract（参考訳）: ReActを使用した大規模言語モデルに基づくツールコール自律エージェントには、シリアルレイテンシ、二次的コンテキスト成長、インジェクションと幻覚を早める脆弱性の3つの制限がある。 最近の作業は、計画と実行を分離する方向に進んでいるが、それぞれの場合、モデルが実行メカニズムに結びついている。 LLMの推論層からエージェントワークフローの実行を分離するLLMエージェントのシステムレベルの抽象化を導入する。 1)実行時の意図を強制するセキュリティパラダイムであるIntent-Gated Execution(IGX)と、(2)スケジューリング、ツールディスパッチ、依存性解決、障害、セキュリティを管理するExecutive Kernelである。 KAIJUでは、LLMは依存性を意識したパラメータ注入と並行して、前もって楽観的にスケジューリングツールを計画している。 ツールはIGXを通じて、スコープ、インテント、インパクト、クリアランス(外部承認)という4つの独立した変数に基づいて認可される。 KAIJUは3つの適応型実行モード(Reflect、nReflect、Orchestrator)をサポートし、複雑な調査や詳細な分析や研究に適応するよりきめ細かな実行制御を提供する。 ReActベースラインに対する実証的な評価は、KAIJUが単純なクエリに遅延ペナルティを持つことを示す。 レイテンシの他に、分離は、ReActが単独のプロンプトで一致しないことの動作保証を強制する。 https://github.com/compdeep/kaiju

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