論文の概要: Post-Deterministic Distributed Systems: A New Foundation for Trustworthy Autonomous Infrastructure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01722v1
• Date: Mon, 01 Jun 2026 05:37:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:31.396945
• Title: Post-Deterministic Distributed Systems: A New Foundation for Trustworthy Autonomous Infrastructure
• Title（参考訳）: 決定論以降の分散システム - 信頼できる自律インフラストラクチャのための新しい基盤
• Authors: Jun He, Deying Yu,
• Abstract要約: ポスト決定論的分散システム(Post-Deterministic Distributed Systems)は、異種環境をコーディネートするための研究とエンジニアリングモデルである。 古典的分散コンピューティングモデルがこの参加者モデルの非曖昧性特別ケースを形成することを示す。 プロトコル駆動開発、検証可能なエージェントインフラストラクチャ、自律状態制御プレーン、セマンティッククオラム保証、エピステミック状態レプリケーションの5つのアーキテクチャ柱を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.124730017640531
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For decades, distributed systems have typically assumed that correct participants execute protocol-specified behavior with stable, externally defined, and deterministic semantics. Classical theory has extensively parameterized network timing, communication topologies, and failure domains, but this participant model has remained comparatively fixed. The integration of autonomous reasoning engines, stochastic model-driven agents, and policy-driven actors into cloud control planes, incident response systems, and financial infrastructure challenges the universality of this assumption. These agents often produce divergent reasoning paths, distinct operational traces, and heterogeneous internal representations while achieving semantically equivalent and correct outcomes. In this paper, we introduce Post-Deterministic Distributed Systems (PDDS) as a research and engineering model for coordinating heterogeneous environments where deterministic code, stochastic models, and autonomous agents coexist. We show that classical distributed computing models form a zero-ambiguity special case of this participant-general model. We do not argue that deterministic systems disappear; rather, deterministic execution can no longer serve as the universal participant assumption for autonomous infrastructure. Finally, we outline five architectural pillars of post-deterministic infrastructure: Protocol-Driven Development, Verifiable Agentic Infrastructure, Autonomous State Control Planes, Semantic Quorum Assurance, and Epistemic State Replication. Epistemic State Replication extends persistence and consistency models from data visibility to knowledge visibility, enabling agentic memory, Verifiable Semantic Rollback, and coherence across reasoning participants. We also define a taxonomy of failure classes that arise in this setting.
• Abstract（参考訳）: 何十年もの間、分散システムは一般的に、正しい参加者が安定した、外部的に定義された、決定論的意味論でプロトコルに規定された振る舞いを実行すると仮定してきた。 古典理論では、ネットワークタイミング、通信トポロジ、障害領域が広くパラメータ化されているが、この参加者モデルは比較的固定されている。 自律推論エンジン、確率モデル駆動エージェント、およびポリシー駆動アクターをクラウドコントロールプレーン、インシデント対応システム、金融インフラに統合することは、この仮定の普遍性に挑戦する。 これらのエージェントは、しばしば、意味論的に等価で正しい結果を達成する一方で、異なる推論パス、異なる運用トレース、異種内部表現を生成する。 本稿では、決定論的コード、確率モデル、自律エージェントが共存する異種環境を協調する研究・工学モデルとして、ポスト決定論的分散システム(PDDS)を紹介する。 古典的分散コンピューティングモデルがこの参加者一般モデルのゼロあいまいさの特別な場合を形成することを示す。 我々は、決定論的なシステムが消滅すると主張するのではなく、むしろ、決定論的な実行は、自律的なインフラに対する普遍的な仮定としてもはや役に立たない。 最後に、プロトコル駆動開発、検証可能なエージェントインフラストラクチャ、自律状態制御プレーン、セマンティッククオラム保証、エピステミック状態レプリケーションの5つのアーキテクチャ柱を概説する。 Epistemic State Replicationは、データ可視性から知識可視性まで永続性と一貫性モデルを拡張し、エージェントメモリ、検証可能なセマンティックロールバック、推論参加者間の一貫性を実現する。 この設定で発生する障害クラスの分類も定義しています。

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