論文の概要: Neuro-Symbolic Agents for Regulated Process Automation: Challenges and Research Agenda
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13405v1
- Date: Thu, 11 Jun 2026 14:34:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.853628
- Title: Neuro-Symbolic Agents for Regulated Process Automation: Challenges and Research Agenda
- Title（参考訳）: 制御プロセス自動化のためのニューロシンボリック・エージェント : 課題と研究アジェンダ
- Authors: Alexander Rombach, Chantale Lauer, Nijat Mehdiyev,
- Abstract要約: 規制産業に埋め込まれた象徴的な構造は、コアアーキテクチャコンポーネントとして扱われるべきである、と我々は主張する。
本稿では,鉄道監視の補完パラダイムとしてコンプライアンス・バイ・コンストラクションを提案する。
我々は、高影響研究領域として、規制プロセスの自動化に携わるよう、ニューロシンボリックなコミュニティに呼びかける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.328395470827665
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: LLM-based agents are entering regulated industries where they automate judgment intensive quality management processes. We argue that symbolic structures already embedded in these domains, including regulations, typed process models, and compliance constraints, should be treated not merely as external monitoring mechanisms but as core architectural components that shape the agent's decision-making and behavior. We propose compliance-by-construction as a complementary paradigm to guardrail-based monitoring: a structural foundation that prevents control-flow violations, while guardrails remain essential for catching semantic errors. We identify a structured set of neuro-symbolic research challenges on foundational and capability level and show that addressing them jointly enables compliance-by-construction. We call on the neuro-symbolic community to engage with regulated process automation as a high impact research domain.
- Abstract（参考訳）: LLMベースのエージェントは、判断集約的な品質管理プロセスを自動化する規制産業に参入している。
我々は、規制、型付けプロセスモデル、コンプライアンス制約を含むこれらのドメインにすでに埋め込まれているシンボリック構造は、単に外部監視機構としてだけでなく、エージェントの意思決定と振る舞いを形作るコアアーキテクチャコンポーネントとして扱われるべきであると主張している。
本稿では,制御フロー違反を防止する構造基盤であるガードレールを,セマンティックエラーをキャッチするためにはガードレールが不可欠である,ガードレールに基づく監視の補完パラダイムとして,コンプライアンス・バイ・コンストラクションを提案する。
基礎と能力のレベルでの神経-記号研究の課題を構造化した集合を同定し、それらに取り組むことでコンプライアンス・バイ・コンストラクションが可能になることを示す。
我々は、高影響研究領域として、規制プロセスの自動化に携わるよう、ニューロシンボリックなコミュニティに呼びかける。
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