論文の概要: Harness as an Asset: Enforcing Determinism via the Convergent AI Agent Framework (CAAF)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17025v1
- Date: Sat, 18 Apr 2026 15:15:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.296632
- Title: Harness as an Asset: Enforcing Determinism via the Convergent AI Agent Framework (CAAF)
- Title（参考訳）: Harness as a Asset: Enforcecing Determinism via the Convergent AI Agent Framework (CAAF)
- Authors: Tianbao Zhang,
- Abstract要約: Convergent Agent Framework (CAAF)は、エージェントをオープンループ生成からクローズループフェイルセーフ決定論へ移行する。
すべてのコンポーネントは単一のコモディティモデルを使用しており、完全なオフラインデプロイメントを可能にしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) produce a controllability gap in safety-critical engineering: even low rates of undetected constraint violations render a system undeployable. Current orchestration paradigms suffer from sycophantic compliance, context attention decay [Liu et al., 2024], and stochastic oscillation during self-correction [Huang et al., 2024]. We introduce the Convergent AI Agent Framework (CAAF), which transitions agentic workflows from open-loop generation to closed-loop Fail-Safe Determinism via three pillars: (1) Recursive Atomic Decomposition with physical context firewalls; (2) Harness as an Asset, formalizing domain invariants into machine-readable registries enforced by a deterministic Unified Assertion Interface (UAI); and (3) Structured Semantic Gradients with State Locking for monotonic convergence. Empirical evaluation across two domains -- SAE Level 3 (L3) autonomous driving (AD) (n=30, 7 conditions) and pharmaceutical continuous flow reactor design (n=20, 4 conditions including a Mono+UAI ablation) -- shows that CAAF-all-GPT-4o-mini achieves 100% paradox detection while monolithic GPT-4o achieves 0% (even at temperature=0). The pharmaceutical benchmark features 7 simultaneous constraints with nonlinear Arrhenius interactions and a 3-way minimal unsatisfiable subset, representing a structurally harder challenge than the 2-constraint AD paradox. Alternative multi-agent architectures (debate, sequential checking) also achieve 0% across 80 trials, confirming that CAAF's reliability derives from its deterministic UAI, not from multi-agent orchestration per se. A Mono+UAI ablation (95%) isolates UAI as the core contribution. CAAF's reliability is invariant to prompt hints; all components use a single commodity model, enabling fully offline deployment.
- Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデル(LLM)は、安全クリティカルなエンジニアリングにおいて制御可能性のギャップを生み出します。
現在のオーケストレーションパラダイムは, サイコファン的コンプライアンス, コンテキストアテンションの崩壊 [Liu et al , 2024] , 自己補正中の確率的振動 [Huang et al , 2024] に悩まされている。
本稿では,(1)物理コンテキストファイアウォールを用いた再帰的原子分解,(2)アセットとしてのハーネス,(2)決定論的統一推論インタフェース(UAI)による機械可読レジストリへのドメイン不変量の形式化,(3)モノトニック収束のためのステートロックによる構造化セマンティックグラディエンス,の3つの柱を通じてエージェントワークフローをオープンループ生成からクローズループフェイルセーフ決定へ移行するConvergent AI Agent Framework(CAAF)を紹介する。
SAEレベル3 (L3) 自律運転 (AD) (n=30, 7条件) と薬品連続フローリアクター (n=20, 4条件 (Mono+UAIアブレーションを含む) の2分野にわたる実証評価の結果, CAAF-all-GPT-4o-mini は100%パラドックス検出, モノクローナル GPT-4o は0% (温度=0。
医薬ベンチマークでは、非線形アレニウス相互作用による7つの同時的制約と3方向の最小不満足なサブセットが特徴であり、2-制約ADパラドックスよりも構造的に困難である。
代替のマルチエージェントアーキテクチャ(議論、シーケンシャルチェック)も80のトライアルで0%に達し、CAAFの信頼性は、それ自体がマルチエージェントオーケストレーションからではなく、決定論的UAIに由来することを確認している。
Mono+UAIアブレーション(95%)は、UAIをコアコントリビューションとして分離する。
すべてのコンポーネントは単一のコモディティモデルを使用しており、完全なオフラインデプロイメントを可能にしている。
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