論文の概要: GraphFlow: An Architecture for Formally Verifiable Visual Workflows Enabling Reliable Agentic AI Automation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14968v1
- Date: Thu, 14 May 2026 15:33:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.915614
- Title: GraphFlow: An Architecture for Formally Verifiable Visual Workflows Enabling Reliable Agentic AI Automation
- Title（参考訳）: GraphFlow: 信頼性の高いエージェントAI自動化を実現する、形式的に検証可能なビジュアルワークフローのためのアーキテクチャ
- Authors: Drewry H. Morris, Luis Valles, Reza Hosseini Ghomi,
- Abstract要約: GraphFlowは、ミッションクリティカルなプロセスにおけるエージェントAI自動化の信頼性向上を目的とした、ビジュアルワークフローシステムである。
既存のワークフロープラットフォームは、耐久性のある実行と可観測性を提供するが、セマンティックな正確性を保証するものはほとんどない。
3つの臨床現場で1年間のパイロットが8,728件のコホート登録ワークフローを実行し、97.08%の完成率を記録した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: GraphFlow is a visual workflow system designed to improve the reliability of agentic AI automation in multi-step, mission-critical processes. In these workflows, small errors compound rapidly: under an idealized model of independent steps, a ten-step process with 90% per-step reliability completes successfully only 35% of the time. Existing workflow platforms provide durable execution and observability but offer few semantic correctness guarantees, while agentic systems plan at inference time, making behavior sensitive to prompt variation and difficult to audit. GraphFlow is designed to address this gap by treating workflow diagrams as the executable specification, a single artifact defining data scope, execution semantics, and monitoring. At compile time, a restricted class of diagrams is specified to produce reusable automations whose contracts (preconditions, postconditions, and composition obligations) are intended to be proof-checked before admission to a shared library. At runtime, a durable engine records outcomes in an append-only event log and can enforce contracts at system boundaries, supporting replay, retries, and audit. Swimlanes make trust boundaries explicit, separating verified logic from external systems, human judgment, and AI decisions. A year-long pilot across three clinical sites executed 8,728 cohort-enrolled workflow runs with a 97.08% completion rate under an early prototype without the verified-core subsystem; observed failures were localized primarily to external integrations. The formal semantics and proof-checked admission model described here are specified and under active development. Evaluation of the verified core is reserved for future work.
- Abstract（参考訳）: GraphFlowは、マルチステップでミッションクリティカルなプロセスにおけるエージェントAI自動化の信頼性向上を目的とした、ビジュアルワークフローシステムである。
これらのワークフローでは、小さなエラーが急速に複雑になる: 独立したステップの理想化されたモデルの下では、90%の信頼性を持つ10ステップのプロセスが、わずか35%の時間で完了する。
既存のワークフロープラットフォームは、耐久性のある実行とオブザーバビリティを提供するが、セマンティックな正確性を保証することは少ない。
GraphFlowは、ワークフロー図を実行可能な仕様として扱い、データスコープ、実行セマンティクス、監視を定義する単一のアーティファクトとして扱うことで、このギャップを解決するように設計されている。
コンパイル時に制限されたダイアグラムのクラスが指定され、共有ライブラリに入る前に、契約(条件、条件、条件、構成義務)が証明チェックされることを意図した再利用可能な自動化を生成する。
実行時に、耐久性のあるエンジンは追加のみのイベントログに結果を記録し、リプレイ、リトライ、監査をサポートするシステムバウンダリでコントラクトを強制することができる。
スイムレーンは信頼境界を明確にし、検証済みロジックと外部システム、人間の判断、AI決定を分離する。
3つの臨床現場で1年間のパイロットが8,728件のコホートを登録したワークフローを実行し、検証済みのサブシステムなしで初期プロトタイプで97.08%の完了率で実行した。
ここで述べられている形式的意味論と証明チェックされた受入モデルは、特定され、活発に開発されている。
検証されたコアの評価は、将来の作業のために予約されている。
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