論文の概要: SARC: A Governance-by-Architecture Framework for Agentic AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07728v1
- Date: Fri, 08 May 2026 13:34:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-11 19:43:39.074352
- Title: SARC: A Governance-by-Architecture Framework for Agentic AI Systems
- Title（参考訳）: SARC:エージェントAIシステムのためのガバナンス・バイ・アーキテクチャ・フレームワーク
- Authors: Gaston Besanson,
- Abstract要約: エージェントAIシステムは、ツール、サブエージェント、外部サービスを通じてますます機能するが、ガバナンスコントロールは、プロンプト、ダッシュボード、ポストホックドキュメンテーションにアタッチされることが多い。
SARCは、制約をステート、アクションスペース、報酬と共に第一級の仕様オブジェクトとして扱うツール使用エージェントのためのランタイムガバナンスアーキテクチャである。
SARCは厳密な述語の下でゼロのハードコントラスト違反を実行し、その宣言されたPAAのスロットリング応答は、ポリシー・アズ・コードのみと比較して、ソフトウインドウのオーバーアーを89.5%削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Agentic AI systems increasingly act through tools, sub-agents, and external services, but governance controls are still commonly attached to prompts, dashboards, or post-hoc documentation. This creates a structural mismatch in regulated settings: obligations that must constrain execution are often evaluated only after execution has occurred. We introduce SARC, a runtime governance architecture for tool-using agents that treats constraints as first-class specification objects alongside state, action space, and reward. A SARC specification declares each constraint's source, class, predicate, verification point, response protocol, and operating point, and compiles these into four enforcement sites in the agent loop: a Pre-Action Gate, an Action-Time Monitor, a Post-Action Auditor, and an Escalation Router. We formalize the minimal invariants required for specification-trace correspondence, show why finite reward penalties do not generally substitute for hard runtime constraints, and extend the architecture to multi-agent workflows through constraint propagation, authority intersection, and attribution-preserving trace trees. We implement a prototype audit checker and report a reproducible synthetic evaluation over 50 seeds comparing SARC against post-hoc audit, output filtering, workflow rules, and policy-as-code-only baselines on a procurement task. SARC executes zero hard-constraint violations under exact predicates; its declared PAA throttling response reduces soft-window overages by 89.5% relative to policy-as-code-only. Predicate-noise and enforcement-failure sweeps are consistent with the claim that residual hard violations under SARC scale with enforcement-stack error rather than environmental violation opportunity. SARC provides the architectural substrate through which obligations can be made executable, inspectable, and auditable at runtime.
- Abstract（参考訳）: エージェントAIシステムは、ツール、サブエージェント、外部サービスを通じてますます機能するが、ガバナンスコントロールは、プロンプト、ダッシュボード、ポストホックドキュメンテーションにアタッチされることが多い。
これにより、規制された設定で構造的なミスマッチが発生します。実行を制限する義務は、実行が実行された後にのみ評価されます。
SARCは、制約をステート、アクションスペース、報酬と共に第一級の仕様オブジェクトとして扱うツール使用エージェントのためのランタイムガバナンスアーキテクチャである。
SARC仕様は、各制約のソース、クラス、述語、検証ポイント、レスポンスプロトコル、オペレーションポイントを宣言し、エージェントループ内の4つの強制的サイト(Pre-Action Gate、Action-Time Monitor、Post-Action Auditor、Escalation Router)にコンパイルする。
仕様トレース対応に必要な最小限の不変量を形式化し、有限報酬ペナルティが一般にハードランタイム制約に代わらない理由を示し、制約伝搬、権威交叉、帰属保存トレースツリーを通じてアーキテクチャをマルチエージェントワークフローに拡張する。
我々は,プロトタイプ監査チェッカーを実装し,SARCとポストホック監査,出力フィルタリング,ワークフロールール,ポリシ・アズ・コードのみのベースラインを比較した50種以上の合成評価を行った。
SARCは厳密な述語の下でゼロのハードコントラスト違反を実行し、その宣言されたPAAのスロットリング応答は、ポリシー・アズ・コードのみと比較して、ソフトウインドウのオーバーアーを89.5%削減する。
SARCの下での残留するハード違反は、環境侵害の機会ではなく、強制的スタックエラーを伴うという主張と一致している。
SARCは、実行時に義務を実行可能、検査可能、監査可能なアーキテクチャ基板を提供する。
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