論文の概要: Discoverable Agent Knowledge -- A Formal Framework for Agentic KG Affordances (Extended Version)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.19186v1
- Date: Mon, 18 May 2026 23:26:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-20 15:03:09.026561
- Title: Discoverable Agent Knowledge -- A Formal Framework for Agentic KG Affordances (Extended Version)
- Title（参考訳）: Discoverable Agent Knowledge -- Agentic KG Affordances (Extended Version)のための形式的フレームワーク
- Authors: Terry R. Payne, Valentina Tamma, Enrico Daga,
- Abstract要約: 20年前、セマンティックWebサービスコミュニティは、異なる存在論的コミットメントを持つエージェントがWebサービスを一貫性を持って発見し、構成し、呼び出す方法について質問された。
4次元の形式的なフレームワークで知識グラフの設定について、これらの洞察を再検討し、拡張する。
我々は, エージェント計画時のKG選択, 組成, 故障診断を可能にする, VoID および DCAT 上の意味層である Agentic Affordance Profile (AAP) を導出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5461938536945722
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Two decades ago, the Semantic Web Services community was asked how agents with different ontological commitments could discover, compose, and invoke web services coherently. The response was OWL-S and WSMO: formally grounded capability descriptions specifying what a service could do, what the agent must already know for invocation to be epistemically sound, and how ontological mismatches could be formally bridged. Current Knowledge Graph (KG) metadata standards such as VoID and DCAT describe what a KG contains yet say nothing about what a specific agent can prove from it, what closure assumptions govern empty results, or whether the agent's task vocabulary is grounded in the schema. Furthermore, in deployed KGs the governing schema DL and the operative entailment regime can diverge: an epistemic failure mode invisible to current metadata. We revisit and extend these insights for the KG setting with a four-dimensional formal framework from which we derive the Agentic Affordance Profile (AAP): a semantic layer above VoID and DCAT enabling principled KG selection, composition, and failure diagnosis at agent planning time. A five-point research agenda identifies the formal, computational, and engineering work needed to realise AAP-based affordance matching at scale.
- Abstract（参考訳）: 20年前、セマンティックWebサービスコミュニティは、異なる存在論的コミットメントを持つエージェントがWebサービスを一貫性を持って発見し、構成し、呼び出す方法について質問された。
その答えはOWL-SとWSMOでした: サービスに何ができるか、エージェントが認識的に健全な呼び出しのために既に知っていること、オントロジ的なミスマッチが正式にブリッジされる方法について、正式な根拠付き機能記述です。
現在の知識グラフ(KG)では、VoIDやDCATのようなメタデータ標準では、特定のエージェントが何を証明できるか、どのクロージャ仮定が空の結果を制御しているか、あるいはエージェントのタスク語彙がスキーマに根拠づけられているかどうかについて、KGがまだ何も述べていない。
さらに、デプロイされたKGでは、管理スキーマDLとオペ・エンテインメント・レシエーションが、現在のメタデータに見えないてててんかん障害モードに分散する可能性がある。
エージェント・アフォード・プロファイル(AAP: Agentic Affordance Profile: エージェント・アフォード・プロファイル; AAP: Agentic Affordance Profile; エージェント・アフォード・プロファイル; AAP: Agentic Affordance Profile; エージェント・アフォード・プロファイル; AAP: Agentic Affordance Profile; AAP)は、エージェント・プランニング時に、基本的KG選択、構成、障害診断を可能にする意味層である。
5点の研究課題は、大規模AAPベースの価格マッチングを実現するのに必要な形式的、計算的、工学的な作業を特定するものである。
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