論文の概要: From Agent Loops to Structured Graphs:A Scheduler-Theoretic Framework for LLM Agent Execution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11378v1
• Date: Mon, 13 Apr 2026 12:16:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.525175
• Title: From Agent Loops to Structured Graphs:A Scheduler-Theoretic Framework for LLM Agent Execution
• Title（参考訳）: エージェントループから構造化グラフ: LLMエージェント実行のためのスケジューリング理論フレームワーク
• Authors: Hu Wei,
• Abstract要約: LLMベースのエージェントを構築するための主要なパラダイムはエージェントループ(Agent Loop)である。 この観点では、エージェントループとグラフベースの実行エンジンを単一のセマンティック連続体に配置する。 暗黙の文脈から暗黙の静的DAGへ制御フローを上昇させるSGHを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8222732878503212
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The dominant paradigm for building LLM based agents is the Agent Loop, an iterative cycle where a single language model decides what to do next by reading an ever growing context window. This paradigm has three structural weaknesses: implicit dependencies between steps, unbounded recovery loops, and mutable execution history that complicates debugging. We characterize the Agent Loop as a single ready unit scheduler: at any moment, at most one executable unit is active, and the choice of which unit to activate comes from opaque LLM inference rather than an inspectable policy. This perspective places Agent Loops and graph based execution engines on a single semantic continuum. We propose SGH, Structured Graph Harness, which lifts control flow from implicit context into an explicit static DAG. SGH makes three commitments: execution plans are immutable within a plan version, planning execution and recovery are separated into three layers, and recovery follows a strict escalation protocol. These choices trade some expressiveness for controllability, verifiability, and implementability. Our contributions are fourfold: a scheduler unified framework that applies classical scheduling theory to LLM agent execution and identifies challenges introduced by non deterministic LLM nodes; a trade off analysis of controllability, expressiveness, and implementability across 70 surveyed systems; a formal specification including a node state machine with termination and soundness guarantees; and an attributable experimental framework with a seven group design for future validation. This is a position paper and design proposal. We provide a theoretical framework, design analysis, and experimental protocol, not a production implementation or empirical results.
• Abstract（参考訳）: LLMベースのエージェントを構築するための主要なパラダイムはエージェントループ(Agent Loop)である。 このパラダイムには3つの構造的弱点がある。ステップ間の暗黙の依存関係、無制限のリカバリループ、デバッグを複雑にする変更可能な実行履歴だ。 我々はエージェントループを単一準備単位スケジューラとして特徴付けている: 任意の時点で、少なくとも1つの実行可能ユニットがアクティブであり、どのユニットを起動するかは、検査可能なポリシーではなく、不透明なLCM推論から選択する。 この観点では、エージェントループとグラフベースの実行エンジンを単一のセマンティック連続体に配置する。 本稿では、暗黙の文脈から暗黙の静的なDAGへ制御フローを持ち上げるSGH、Structured Graph Harnessを提案する。 実行計画は計画バージョン内で不変であり、計画実行とリカバリは3つのレイヤに分割され、リカバリは厳格なエスカレーションプロトコルに従う。 これらの選択は、可制御性、妥当性、実装性に関する表現性を交換する。 LLM エージェントの実行に古典的スケジューリング理論を適用し,非決定論的 LLM ノードが導入した課題を識別するスケジューラ統合フレームワーク,70 のサーベイシステム間での制御性,表現性,実装性のトレードオフ解析,終端と音質保証を備えたノード状態マシンを含む形式仕様,将来的な検証のための 7 つのグループ設計による帰属可能な実験フレームワークである。 これはポジションペーパーとデザインの提案です。 実運用や実証的な結果ではなく、理論的枠組み、設計分析、実験的なプロトコルを提供する。

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