論文の概要: Agent Manufacturing: Foundation-Model Agents as First-Class Industrial Entities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.24823v1
• Date: Sun, 24 May 2026 02:27:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:18.465122
• Title: Agent Manufacturing: Foundation-Model Agents as First-Class Industrial Entities
• Title（参考訳）: エージェント製造:第一級産業都市としての基盤モデルエージェント
• Authors: Yilei Zhang,
• Abstract要約: 我々は、この層が、下にある物理的または日常的な認知層ではなく、主に基礎モデルに基づく自律エージェントによって再編成される5番目の遷移が進行中であると主張している。 ファウンデーションモデルエージェントによる主要な調整機構の推論を行う場合、製造システムはエージェント製造の例である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.061135251278187
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Manufacturing has passed through four widely recognized paradigms - mechanization, electrification, programmable automation, and Smart Manufacturing - each defined by the kind of work it shifted from humans to machines. In every case, one layer of industrial work remained fundamentally human: the coordinative cognition of production, comprising the interpretive, allocative, diagnostic, negotiative, and governance work exercised by engineers, planners, and operational managers. We argue that a fifth transition is now underway in which this layer, rather than the physical or routine-cognitive layers below it, is what foundation-model-based autonomous agents primarily redistribute. We name this paradigm Agent Manufacturing and define it operationally: a manufacturing system is an instance of Agent Manufacturing when its principal coordination mechanism is reasoning performed by foundation-model agents that can interpret open-ended goals, plan over long horizons, invoke tools and machines, and negotiate with other agents and humans. This is a narrower and more falsifiable definition than the existing literature on cognitive manufacturing or Industry 5.0 provides, and it distinguishes the paradigm sharply from classical multi-agent manufacturing systems, which were autonomous only within closed protocol spaces.
• Abstract（参考訳）: 製造業は、機械化、電化、プログラマブルオートメーション、スマートマニュファクチャリングという、広く認知されている4つのパラダイムを通過した。 解釈的、割当的、診断的、交渉的、および管理的作業を含む生産のコーディネート的認知は、エンジニア、プランナー、運用管理者によって実行された。 我々は、この層が、下にある物理的または日常的な認知層ではなく、主に基礎モデルに基づく自律エージェントによって再編成される5番目の遷移が進行中であると主張している。 我々は,このパラダイムをエージェント・マニュファクチャリング(エージェント・マニュファクチャリング)と呼び,運用的に定義する: 製造システムはエージェント・マニュファクチャリング(エージェント・マニュファクチャリング)の事例であり,その主要な調整機構が,オープンエンド目標を解釈し,長い地平線を計画し,ツールやマシンを起動し,他のエージェントや人間と交渉できる基礎モデルエージェントによって実行される場合の,エージェント・マニュファクチャリング(エージェント・マニュファクチャリング)の事例である。 これは、認知製造や産業5.0が提供する既存の文献よりも狭く、より現実的な定義であり、クローズドプロトコル空間内でのみ自律的である古典的なマルチエージェント製造システムと、このパラダイムを著しく区別している。

関連論文リスト

• Social Theory Should Be a Structural Prior for Agentic AI: A Formal Framework for Multi-Agent Social Systems [1.8391368206351484]
  マルチエージェント社会システム(英: Multi-Agent Social Systems、MASS)は、エージェントが相互作用し、システムレベルの結果を生成するためのフレームワークである。 このポジションペーパーでは、エージェントAIシステムは構造的先行として社会理論でモデル化されなければならないと論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-08T00:30:02Z)
• Cooperation in Human and Machine Agents: Promise Theory Considerations [0.0]
  ヒューマンマシンエージェントのシステムにおける協調に関するPromise Theoryの視点は、組織と機能設計に関する統一的な視点を提供する。 エージェント協力の確立した原則を再考し、人間、機械、そしてそれらの相互の相互作用に適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-12T07:48:31Z)
• Embedded Universal Predictive Intelligence: a coherent framework for multi-agent learning [57.23345786304694]
  予測学習のための枠組みと自己予測を中心とした組込みエージェントを導入する。 マルチエージェント設定では、エージェントが類似したアルゴリズムを実行している他のエージェントについて推論することができる。 我々は、AIXIの理論を拡張し、Solomonoffから始まる普遍的なインテリジェントな埋め込みエージェントについて研究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-27T08:46:48Z)
• A Taxonomy of Hierarchical Multi-Agent Systems: Design Patterns, Coordination Mechanisms, and Industrial Applications [0.0]
  階層型マルチエージェントシステム(HMAS)は、エージェントの集合を階層構造にまとめ、複雑さとスケールを管理する。 本稿では,階層構造,情報フロー,役割とタスクの委譲,時間階層化,コミュニケーション構造という5つの軸に沿ったHMASの多次元分類法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-18T07:36:33Z)
• A Large Language Model-based multi-agent manufacturing system for intelligent shopfloor [18.05032431865356]
  研究者はマルチエージェント製造システムを提案した。 システムは多様なエージェントのモジュールと、それらの共同製造方法で構成されている。 LLMベースのモジュールは、事前トレーニングを必要とせずに、システムに動的な機能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T07:10:04Z)
• ProAgent: From Robotic Process Automation to Agentic Process Automation [87.0555252338361]
  LLM(Large Language Models)は、人間のような知性を持つ言語である。 本稿では,ALMをベースとしたエージェントを用いた高度な自動化のための基盤的自動化パラダイムであるエージェントプロセス自動化(APA)を紹介する。 そして、人間の指示を駆使し、特殊エージェントの調整によって複雑な決定を下すように設計されたエージェントであるProAgentをインスタンス化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T14:32:16Z)
• The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey [91.71061158000953]
  大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AGI)の潜在的な火花と見なされる まず、エージェントの概念を哲学的起源からAI開発まで追跡し、LLMがエージェントに適した基盤である理由を説明します。 単一エージェントシナリオ,マルチエージェントシナリオ,ヒューマンエージェント協調の3つの側面において,LLMベースのエージェントの広範な応用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T17:12:03Z)
• Systematic Comparison of Software Agents and Digital Twins: Differences, Similarities, and Synergies in Industrial Production [35.081740413577485]
  2つの一般的なソフトウェアパラダイムは、ソフトウェアエージェント(エージェントと呼ばれる)とデジタルツイン(DT)である。 本研究は, 産業応用におけるエージェントとDTの系統的比較を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T12:09:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。