論文の概要: XFlow: An Executable Protocol Programming System for Reliable Multi-Agent Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.14790v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 02:36:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-16 16:21:32.156693
• Title: XFlow: An Executable Protocol Programming System for Reliable Multi-Agent Workflows
• Title（参考訳）: XFlow: 信頼性の高いマルチエージェントワークフローのための実行可能なプロトコルプログラミングシステム
• Authors: Hanqi Li, Jing Peng, Zijian Wang, Lu Chen, Kai Yu,
• Abstract要約: 信頼性の高いマルチエージェントシステムのための実行可能なプロトコルプログラミングシステムである textbfXFlow を提案する。 XFlowは、プロンプトのみのオーケストレーションとマークアップのようなワークフロー記述の中間に位置する。 実行時に、XFlowは、バリデーションとコミット状態を備えたタイプされたセルであるライフサイクル管理されたシンボルを通じて不確実性を発生させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.703445885805888
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLM-based multi-agent systems increasingly coordinate planning, reasoning, tool use, and human interaction, yet their reliability remains limited. A central source of this limitation is the underspecified prompt--harness boundary. Current systems lack a principled way to decide which workflow commitments should remain in prompts and which should become harness structure. We present \textbf{XFlow}, an executable protocol programming system for reliable multi-agent workflows, and \textbf{XPF} (XFlow Protocol Format), its domain-specific protocol programming language. XFlow occupies a middle position between prompt-only orchestration and markup-like workflow descriptions. XPF remains readable as a literate protocol, but it is compiled and executed as a program. Its design keeps informal semantic work inside actors while moving selected commitments into harness structure that can be checked, preserved, and enforced. At runtime, XFlow stages uncertainty through lifecycle-governed symbols, which are typed state cells with validation and commit states. Actor outputs are mediated before they become shared state, instead of spreading through prompts, transcripts, or implicit memory. Our experiments cover Constrained Interaction, Long-Context Reasoning, and Agentic Software Engineering. They show that XFlow improves reliability by making constraints, evidence handling, and process requirements explicit and enforceable.
• Abstract（参考訳）: LLMベースのマルチエージェントシステムは、計画、推論、ツールの使用、ヒューマンインタラクションを協調する傾向にあるが、信頼性は限られている。 この制限の中心は、不特定なプロンプト-ハーネス境界である。 現在のシステムでは、どのワークフローのコミットメントをプロンプトに残すべきか、どれがハーネス構造になるかを決定するための原則的な方法が欠如しています。 本稿では、信頼性の高いマルチエージェントワークフローのための実行可能なプロトコルプログラミングシステムである \textbf{XFlow} と、そのドメイン固有のプロトコルプログラミング言語である \textbf{XPF} (XFlow Protocol Format) を紹介する。 XFlowは、プロンプトのみのオーケストレーションとマークアップのようなワークフロー記述の中間に位置する。 XPFはリテラトプロトコルとして可読であるが、プログラムとしてコンパイルされ、実行される。 そのデザインはアクター内で非公式なセマンティックな作業を維持し、選択されたコミットメントをチェック、保存、強制可能なハーネス構造に移動させる。 実行時に、XFlowは、バリデーションとコミット状態を備えたタイプされた状態セルであるライフサイクル管理されたシンボルを通じて不確実性を発生させる。 アクター出力は、プロンプトや書き起こし、暗黙のメモリを通じて拡散する代わりに、共有状態になる前に媒介される。 当社の実験では、制約付きインタラクション、ロングコンテキスト推論、エージェントソフトウェアエンジニアリングをカバーしています。 彼らは、XFlowが制約、エビデンスハンドリング、およびプロセス要件を明示的で強制可能であることによって、信頼性を向上させることを示した。

関連論文リスト

• FlowSeg: Dynamic Semantic Guidance for LLM-Conditioned Segmentation [76.08991871243333]
  FlowSegは、中間復号状態と条件埋め込みの間の双方向のセマンティックフローを通じてセマンティックガイダンスを導入する。 この設計は意味的に接地されたマスク表現と視覚的に整合した言語条件をもたらし、より信頼性の高いマッチングを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-28T06:55:35Z)
• The Path Matters: Learning a Token-Commitment Policy for Diffusion Language Models [52.93186090124315]
  トークンのコミットメントは、再利用可能なトレースステートポリシとして学ぶことができる、と私たちは主張する。 凍結拡散言語モデルのためにこのポリシーをインスタンス化する軽量プラグインコントローラであるTraceLockを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-23T18:23:46Z)
• GraphFlow: An Architecture for Formally Verifiable Visual Workflows Enabling Reliable Agentic AI Automation [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-14T15:33:05Z)
• AgentSPEX: An Agent SPecification and EXecution Language [17.439531520677594]
  本稿では,明示的な制御フローとモジュール構造を持つエージェントフレームワークであるAgentSPEXを紹介する。 AgentSPEXは、型付きステップ、分岐とループ、並列実行、再利用可能なサブモジュール、明示的な状態管理をサポートする。 我々は、AgentSPEXが一般的なエージェントフレームワークよりも解釈可能でアクセシブルなワークフローオーサリングパラダイムを提供するというユーザスタディを通して示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-14T23:16:25Z)
• DyFlow: Dynamic Workflow Framework for Agentic Reasoning [79.19799197382478]
  DyFlowは動的ワークフロー生成フレームワークで、タスク要求とリアルタイム中間フィードバックに基づいて推論手順を適応的に構築し、調整する。 社会的推論,生物医学的タスク,数学的問題解決,コード生成など,さまざまな領域でDyFlowを体系的に評価する。 結果は、DyFlowが既存のベースラインを大幅に上回り、Pass@kの改善を実現し、さまざまなドメインにわたって堅牢な一般化を示すことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-30T10:36:23Z)
• An Agentic Flow for Finite State Machine Extraction using Prompt Chaining [0.0]
  FlowFSMは、大規模言語モデル(LLM)を利用してRFC文書から正確な有限状態マシン(FSM)を抽出する新しいエージェントフレームワークである。 FlowFSMは、ハロゲン化遷移を最小化しながら高い抽出精度を実現し、有望な結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-15T11:50:25Z)
• ProtocolLLM: RTL Benchmark for SystemVerilog Generation of Communication Protocols [45.66401695351214]
  本稿では,広く使用されているSystemVerilogプロトコルを対象とした最初のベンチマークスイートであるProtocolLLMを紹介する。 我々は,ほとんどのモデルがタイミング制約に従う通信プロトコルのSystemVerilogコードを生成するのに失敗したことを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-09T17:10:47Z)
• Benchmarking Agentic Workflow Generation [80.74757493266057]
  複数面シナリオと複雑なグラフワークフロー構造を備えた統合ワークフロー生成ベンチマークであるWorfBenchを紹介する。 また,サブシーケンスとサブグラフマッチングアルゴリズムを利用したシステム評価プロトコルWorfEvalを提案する。 我々は、生成されたタスクが下流のタスクを強化し、推論中により少ない時間で優れたパフォーマンスを達成することを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T12:41:19Z)

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。