論文の概要: Operating-Layer Controls for Onchain Language-Model Agents Under Real Capital
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26091v1
- Date: Tue, 28 Apr 2026 20:10:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-30 15:59:36.15867
- Title: Operating-Layer Controls for Onchain Language-Model Agents Under Real Capital
- Title（参考訳）: 実資本下におけるオンチェーン言語モデルエージェントの動作層制御
- Abstract要約: 本研究では,自律型言語モデルエージェントの信頼性について検討する。
当社は, 自己資本管理エージェントを, ユーザの委任から, 行動の迅速化, 評価, 解決に至るまで, 全経路にわたって評価すべきであることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study reliability in autonomous language-model agents that translate user mandates into validated tool actions under real capital. The setting is DX Terminal Pro, a 21-day deployment in which 3,505 user-funded agents traded real ETH in a bounded onchain market. Users configured vaults through structured controls and natural-language strategies, but only agents could choose normal buy/sell trades. The system produced 7.5M agent invocations, roughly 300K onchain actions, about $20M in volume, more than 5,000 ETH deployed, roughly 70B inference tokens, and 99.9% settlement success for policy-valid submitted transactions. Long-running agents accumulated thousands of sequential decisions, including 6,000+ prompt-state-action cycles for continuously active agents, yielding a large-scale trace from user mandate to rendered prompt, reasoning, validation, portfolio state, and settlement. Reliability did not come from the base model alone; it emerged from the operating layer around the model: prompt compilation, typed controls, policy validation, execution guards, memory design, and trace-level observability. Pre-launch testing exposed failures that text-only benchmarks rarely measure, including fabricated trading rules, fee paralysis, numeric anchoring, cadence trading, and misread tokenomics. Targeted harness changes reduced fabricated sell rules from 57% to 3%, reduced fee-led observations from 32.5% to below 10%, and increased capital deployment from 42.9% to 78.0% in an affected test population. We show that capital-managing agents should be evaluated across the full path from user mandate to prompt, validated action, and settlement.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,自律型言語モデルエージェントの信頼性について検討する。
DX Terminal Proは21日間の展開で、3,505人のユーザー支援エージェントがバウンドオンチェーン市場でリアルETHを取引している。
ユーザーは構造化されたコントロールや自然言語戦略を通じて金庫室を設定できたが、通常の購入・販売の取引を選択できたのはエージェントのみであった。
このシステムは7.5Mのエージェント呼び出し、およそ300Kのオンチェーンアクション、約2000Mのボリューム、5,000ETHのデプロイ、約70Bの推論トークン、99.9%の決済成功を生んだ。
長期にわたるエージェントは数千のシーケンシャルな決定を蓄積し、その中には、アクティブなエージェントに対する6000以上のプロンプト-ステート-アクションサイクルが含まれ、ユーザの委任統治からプロンプト、推論、検証、ポートフォリオ状態、解決に至る大規模なトレースが得られた。
信頼性はベースモデルからではなく、プロンプトコンパイル、型付きコントロール、ポリシー検証、実行ガード、メモリ設計、トレースレベルの可観測性といったモデルを中心とした運用層から生まれました。
プレローンチテストでは、製造されたトレーディングルール、手数料の麻痺、数値アンカー、ケイデンストレーディング、誤読トケノミクスなど、テキストのみのベンチマークがほとんど測定できない障害が明らかになった。
目標とするハーネスの変更により、製造された販売ルールは57%から3%に減らされ、手数料による観察は32.5%から10%以下に減らされ、資本配置は42.9%から78.0%に増加した。
当社は, 自己資本管理エージェントを, ユーザの委任から, 行動の迅速化, 評価, 解決に至るまで, 全経路にわたって評価すべきであることを示す。
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