論文の概要: Provable Coordination for LLM Agents via Message Sequence Charts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17612v1
• Date: Sun, 19 Apr 2026 20:54:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.601101
• Title: Provable Coordination for LLM Agents via Message Sequence Charts
• Title（参考訳）: メッセージシーケンスチャートによるLLMエージェントの予測コーディネーション
• Abstract要約: メッセージシーケンスチャート(MSC)に基づくエージェント協調を指定するためのドメイン固有言語を提案する。 言語の構文と意味を定義し,グローバルな協調仕様からデッドロックフリーなローカルエージェントプログラムを生成する構文指向プロジェクションを提案する。 私たちのフレームワークのオープンソースPython実装は、ZipperGenとして利用可能です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-agent systems built on large language models (LLMs) are difficult to reason about. Coordination errors such as deadlocks or type-mismatched messages are often hard to detect through testing. We introduce a domain-specific language for specifying agent coordination based on message sequence charts (MSCs). The language separates message-passing structure from LLM actions, whose outputs remain unpredictable. We define the syntax and semantics of the language and present a syntax-directed projection that generates deadlock-free local agent programs from global coordination specifications. We illustrate the approach with a diagnosis consensus protocol and show how coordination properties can be established independently of LLM nondeterminism. We also describe a runtime planning extension in which an LLM dynamically generates a coordination workflow for which the same structural guarantees apply. An open-source Python implementation of our framework is available as ZipperGen.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)上に構築されたマルチエージェントシステムは、推論が難しい。 デッドロックやタイプミスマッチしたメッセージなどのコーディネーションエラーは、テストを通じて検出することがしばしば困難である。 本稿では,メッセージシーケンスチャート(MSC)に基づくエージェントコーディネーションを指定するためのドメイン固有言語を提案する。 言語は、出力が予測不可能なLLMアクションからメッセージパッシング構造を分離する。 言語の構文と意味を定義し,グローバルな協調仕様からデッドロックフリーなローカルエージェントプログラムを生成する構文指向プロジェクションを提案する。 本稿では、診断コンセンサスプロトコルを用いて、LCM非決定性とは独立してコーディネーション特性を確立する方法を示す。 また、LLMが同じ構造保証が適用される協調ワークフローを動的に生成するランタイム計画拡張についても述べる。 私たちのフレームワークのオープンソースPython実装は、ZipperGenとして利用可能です。

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