論文の概要: Critique of Agent Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.23991v1
• Date: Mon, 22 Jun 2026 22:50:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-24 22:16:48.699089
• Title: Critique of Agent Model
• Title（参考訳）: エージェントモデル批判
• Authors: Eric Xing, Mingkai Deng, Jinyu Hou,
• Abstract要約: 我々は、本質的な機関がこれらの構造をシステム自体に組み込む必要があると論じている。 汎用エージェントモデルのためのゴール・アイデンティティ・コンフィグレータ(GIC)アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.669064478699597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: What is an agent? What constitutes agency? With the rise of Large Language Model (LLM) systems marketed as ``coding agents'', ``AI co-scientists'', and other ``agentic" tools that promise to drive up productivity, and at the same time, ``existential" concerns such as AI escaping human control with destructive power under a speculative ``machine agency" against humans, it has become essential to clarify where automation ends and agency begins, both for building capable systems and for understanding whether and what to fear. Drawing on Descartes' grounding of agency in independent thought, and on portrayals of autonomous beings in science fiction, we survey the current landscape of AI agents, and analyze agent architectures along five dimensions: goal, identity, decision-making, self-regulation, and learning. Specifically, we argue that genuine agency requires these structures to be \emph{internalized within the system itself} rather than assembled through external scaffolding. This distinction between \emph{agentic} systems, whose competence resides in engineered workflows, and \emph{agentive} systems, whose capabilities (including social interaction) arise endogenously, defines the boundary between systems designed for prescribed tasks, and those capable of operating in the open world with true autonomy. Building on this analysis, we propose the Goal-Identity-Configurator (GIC) architecture for a general-purpose agent model, combining hierarchical goal decomposition, identity evolution, simulative reasoning grounded in a separately trained world model, learned self-regulation, and self-directed learning from both real and simulated experience. Furthermore, we share insight on the auditability, controllability, and safety of agentive systems that possess greater autonomy and ``agency", but remain under human oversight.
• Abstract（参考訳）: エージェントとは何か? エージェンシーを構成するものは何か? 大規模言語モデル(LLM)システムが「コーディングエージェント」や「AIコサイディスト」などの生産性向上を約束する「エージェント」ツールとして売り出され、同時にAIのような「存在」的な懸念が人間に対して「マシンエージェンシー」という投機的な「機械エージェンシー」の下で人間のコントロールから逃れることによって、自動化と機関がどこで終わるかを明らかにすることが不可欠となり、能力のあるシステムの構築と、恐れるかどうかを理解するためにも重要になっている。 Descartes氏の独立した思考におけるエージェンシーの根拠と、SFにおける自律的な存在の描写に基づいて、AIエージェントの現在の状況を調査し、目標、アイデンティティ、意思決定、自己規制、学習の5つの側面に沿ってエージェントアーキテクチャを分析する。 具体的には、実際のエージェンシーは、外部の足場を通して組み立てるのではなく、これらの構造をシステム自体の内部化(emph{internalized)する必要があると論じる。 工学的なワークフローに精通する‘emph{agentic}システムと、(社会的相互作用を含む)機能を備えた‘emph{agentive}システムとの区別は、所定のタスクのために設計されたシステムと、真の自律性を持ったオープンワールドで運用できるシステムの境界を定義する。 この分析に基づいて、階層的目標分解、アイデンティティ進化、個別に訓練された世界モデルに根ざしたシミュレーション推論、自己規制、実とシミュレーションの両方の経験からの自己指向学習を組み合わせた汎用エージェントモデルのためのゴール・アイデンティティ・コンフィグレータ(GIC)アーキテクチャを提案する。 さらに、我々は、より大きな自律性と「緊急性」を持つエージェントシステムの監査可能性、制御可能性、安全性に関する洞察を共有している。

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