論文の概要: Biological Motifs for Agentic Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.04240v1
- Date: Sun, 05 Jul 2026 11:30:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.873689
- Title: Biological Motifs for Agentic Control
- Title（参考訳）: エージェント制御のための生物モチーフ
- Authors: Bogdan Banu,
- Abstract要約: 現在のエージェントアーキテクチャは、しばしばアドホックに構築され、カスケードに傾向があり、無限ループ、即時インジェクションアタックである。
本稿では,システム生物学において長年研究されてきた制御モチーフを用いて,これらの障害モードの多くが解析可能であることを論じる。
我々は,ファクタと配線図を用いて,遺伝子レギュレータネットワークとエージェントソフトウェアシステムとの型付きインタフェース対応を開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The transition of Large Language Models (LLMs) from passive generators to autonomous agents has introduced significant challenges in reliability, security, and state management. Current agentic architectures are often constructed ad-hoc, prone to hallucination cascades, infinite loops, and prompt injection attacks. This paper argues that many of these failure modes can be analyzed using control motifs long studied in systems biology, provided the comparison is made at the level of typed interfaces and coordination structure rather than literal biological mechanism. We develop a typed interface correspondence between Gene Regulatory Networks and agentic software systems using polynomial functors and wiring diagrams. Five biological motifs are mapped to composable software design patterns: Coherent Feed-Forward Loops for noise suppression, Adaptive Immunity for layered security, Mitochondrial Signaling for resource governance, Endosymbiosis for neuro-symbolic integration, and Morphogen Diffusion for spatially varying coordination. An epistemic topology layer derives Kripke-style knowledge operators from the wiring diagram's observation structure and proves four predictive theorems for multi-agent scaling. The core contributions are: (1) the Agentic Operad, a typed syntax for agent composition with provable error suppression bounds for feed-forward topologies; (2) an epistemic topology with four theorems (error amplification, sequential penalty, parallel acceleration, and tool density scaling) whose qualitative predictions are consistent with published multi-agent benchmarks; and (3) a six-layer progression from structure through development, grounded in autonomous learning frameworks and convergence proxies from the empirical literature. A reference implementation with 1,813 tests and 116 examples illustrates practical feasibility.
- Abstract（参考訳）: 受動的ジェネレータから自律エージェントへの大規模言語モデル(LLM)の移行は、信頼性、セキュリティ、状態管理において大きな課題をもたらしている。
現在のエージェントアーキテクチャは、しばしばアドホックに構築され、幻覚カスケード、無限ループ、即時インジェクション攻撃を引き起こす。
本稿では, システム生物学において長年研究されてきた制御モチーフを用いて, これらの障害モードの多くを解析できることを論じる。
我々は,多項式関手と配線図を用いて,遺伝子レギュレータネットワークとエージェントソフトウェアシステムとの型付きインタフェースを設計する。
Coherent Feed-Forward Loops for noise suppress, Adaptive Immunity for Layered Security, Mitochondrial Signaling for Resource Governance, Endosymbiosis for Neuro-symbolic Integration, Morphogen Diffusion for spacely variable coordinate。
エピステミックトポロジー層は、配線図の観察構造からクリプキスタイルの知識演算子を導出し、マルチエージェントスケーリングのための4つの予測定理を証明している。
主な貢献は,(1)エージェント操作,(2)フィードフォワードトポロジーの証明可能なエラー抑制境界を持つエージェント構成の型付き構文,(2)定性的な予測が公開されたマルチエージェントベンチマークと一致している4つの定理(エラー増幅,シーケンシャルペナルティ,並列加速度,ツール密度スケーリング)と(3)自律学習フレームワークを基盤とした構造からの6層進行,および経験的文献からの収束プロキシである。
1,813のテストと116のサンプルによるリファレンス実装は、実用的な実現可能性を示している。
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