論文の概要: Context Kubernetes: Declarative Orchestration of Enterprise Knowledge for Agentic AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11623v2
- Date: Tue, 14 Apr 2026 07:45:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-15 14:01:13.5151
- Title: Context Kubernetes: Declarative Orchestration of Enterprise Knowledge for Agentic AI Systems
- Title（参考訳）: Context Kubernetes: エージェントAIシステムのための企業知識の宣言的オーケストレーション
- Abstract要約: エージェントAIシステムにおけるエンタープライズ知識のオーケストレーションのためのアーキテクチャであるContextを紹介する。
本稿では,6つのコア抽象化,知識アーキテクチャ・アズ・コードのためのYAMLマニフェスト,和解ループ,3層エージェントパーミッションモデルについて定式化する。
5つの正当性実験により、無許可の配送、ゼロ不変違反、および帯域外承認分離のアーキテクチャ上の強制が確認された。
- 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 introduce Context Kubernetes, an architecture for orchestrating enterprise knowledge in agentic AI systems, with a prototype implementation and eight experiments. The core observation is that delivering the right knowledge, to the right agent, with the right permissions, at the right freshness -- across an entire organization -- is structurally analogous to the container orchestration problem Kubernetes solved a decade ago. We formalize six core abstractions, a YAML-based declarative manifest for knowledge-architecture-as-code, a reconciliation loop, and a three-tier agent permission model where agent authority is always a strict subset of human authority. Three value experiments show: (1) without governance, agents serve phantom content from deleted sources and leak cross-domain data in 26.5% of queries; (2) without freshness monitoring, stale content is served silently -- with reconciliation, staleness is detected in under 1ms; (3) in five attack scenarios, flat permissions block 0/5 attacks, basic RBAC blocks 4/5, and the three-tier model blocks 5/5. Five correctness experiments confirm zero unauthorized deliveries, zero invariant violations, and architectural enforcement of out-of-band approval isolation that no surveyed enterprise platform provides. A survey of four major platforms (Microsoft, Salesforce, AWS, Google) documents that none architecturally isolates agent approval channels. We identify four properties that make context orchestration harder than container orchestration, and argue that these make the solution more valuable.
- Abstract（参考訳）: 我々は、エージェントAIシステムにおけるエンタープライズ知識をオーケストレーションするアーキテクチャであるContext Kubernetesを紹介し、プロトタイプ実装と8つの実験を行った。
その中核的な見解は、適切な知識を適切なエージェントに提供し、適切な許可を得て、組織全体にわたって、適切な新鮮さを付与することは、Kubernetesが10年前に解決したコンテナオーケストレーションの問題と構造的に類似している、ということです。
エージェント権限が常に人間の権威の厳密なサブセットである3階層のエージェント権限モデルと、知識アーキテクチャ・アズ・コードのためのYAMLに基づく宣言的マニフェスト、和解ループ、および3階層のエージェント権限モデルである6つのコア抽象化を形式化する。
1) ガバナンスなしで、エージェントは削除されたソースからファントムコンテンツを提供し、26.5%のクエリでクロスドメインデータをリークする。(2) 鮮度モニタリングなしでは、古いコンテンツは静かに提供される。
5つの正当性実験は、無許可のデリバリ、ゼロ不変違反、および調査されたエンタープライズプラットフォームが提供しない帯域外承認分離のアーキテクチャ上の強制を確認します。
Microsoft、Salesforce、AWS、Googleの4つの主要なプラットフォームに関する調査では、アーキテクチャ上はエージェント承認チャネルを分離していない。
コンテキストオーケストレーションをコンテナオーケストレーションよりも難しくする4つのプロパティを特定します。
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