論文の概要: Behavioral Governance for Autonomous AI Agents: The AgentBound Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.30970v2
- Date: Wed, 01 Jul 2026 18:23:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-03 19:45:08.497055
- Title: Behavioral Governance for Autonomous AI Agents: The AgentBound Framework
- Title（参考訳）: 自律型AIエージェントのための行動ガバナンス: AgentBound Framework
- Abstract要約: 我々は、自律型AIエージェントに対して検証可能な行動監視を提供するランタイムガバナンスフレームワークであるAgentBoundを紹介する。
AgentBoundは、提案された各アクションを、委任された認可、所有者が署名した行動構成、サイトアクション契約の3つの独立した当局を使用して評価する。
AgentBoundは暗号的に検証可能なガバナンスレシートを生成し、すべてのアクションを決定を管理する正確なデリゲート、ポリシー、セマンティックアーティファクトにバインドする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4469484645516832
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autonomous AI agents increasingly perform consequential actions on behalf of human principals, including financial transactions, external communications, and enterprise workflows. Existing agent infrastructure relies on identity federation and delegated authorization to authenticate workloads and control resource access, but it cannot determine whether an authorized action should be executed under the current behavioral and operational context. We present AgentBound, a runtime governance framework that provides verifiable behavioral oversight for autonomous AI agents. AgentBound evaluates each proposed action using three independent authorities: delegated authorization, owner-signed behavioral constitutions, and site action contracts. Their judgments are conservatively composed through a formal decision model to determine whether an action should be permitted, reviewed, or denied before execution. To provide accountability, AgentBound generates cryptographically verifiable governance receipts that bind every action to the exact delegation, policy, and semantic artifacts governing the decision, enabling independent replay verification and policy provenance. The framework also introduces standing delegation for long-running agents, allowing periodic workloads to operate under continuously refreshed governance policies while preserving revocability and bounded authority. We present the formal foundation, system architecture, governance receipt protocol, and AgentBound-Bench, a benchmark framework for evaluating governance correctness, authority composition, and accountability. Rather than replacing model alignment, AgentBound complements it by providing a deterministic governance layer between authorization and execution, transforming governance from a process that must be trusted into one that can be independently verified.
- Abstract（参考訳）: 自律型AIエージェントは、金融取引、外部通信、エンタープライズワークフローを含む、人間のプリンシパルに代わって、連続的なアクションをますます実行します。
既存のエージェントインフラストラクチャは、ワークロードの認証とリソースアクセスを制御するために、IDフェデレーションと委譲された権限に依存しています。
我々は、自律型AIエージェントに対して検証可能な行動監視を提供するランタイムガバナンスフレームワークであるAgentBoundを紹介する。
AgentBoundは、提案された各アクションを、委任された認可、所有者が署名した行動構成、サイトアクション契約の3つの独立した当局を使用して評価する。
彼らの判断は、正式な決定モデルを通じて保守的に構成され、実行前に行動が許可されるか、レビューされるか、または拒否されるかを決定する。
説明責任を提供するため、AgentBoundは暗号的に検証可能なガバナンスレシートを生成し、すべてのアクションを、決定を管理する正確なデリゲート、ポリシー、セマンティックアーティファクトにバインドし、独立したリプレイ検証とポリシー証明を可能にする。
このフレームワークはまた、長期にわたるエージェントの常設デリゲートを導入し、定期的にリフレッシュされたガバナンスポリシーの下での定期的なワークロードの運用と、無効性とバウンドされた権限の保護を可能にしている。
本稿では、ガバナンスの正当性、権限構成、説明責任を評価するためのベンチマークフレームワークであるAgentBound-Benchについて、フォーマルな基礎、システムアーキテクチャ、ガバナンスレシートプロトコル、そして提示する。
モデルアライメントを置き換えるのではなく、AgentBoundは、承認と実行の間に決定論的ガバナンス層を提供し、信頼できるプロセスから独立して検証可能なプロセスにガバナンスを変換することで、それを補完する。
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