論文の概要: Agentic Data Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.07397v1
- Date: Wed, 08 Jul 2026 13:32:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-09 22:50:30.394134
- Title: Agentic Data Environments
- Title(参考訳): エージェントデータ環境
- Abstract要約: エージェントの能力を増幅し、安全性を保証するエージェントデータ環境に関する初期の作業の概要を述べます。
この視点は、安全な信頼性のある実行のために、受動的状態ストアからアクティブな基板にデータシステムを再構成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 31.102040815357682
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autonomous agents promise substantial gains in speed, scale, and labor efficiency, but their failures can impose abrupt and often irreversible costs. The central challenge for agentic automation is therefore to increase the benefits of automation while bounding the consequences of failure. While databases remain central to modern computing, agents operate over a broader data environment spanning files, APIs, applications, and system state. In this talk, I will outline early work on Agentic Data Environments -- the execution substrate in which agents operate -- that both amplify agent capabilities and enforce safety guarantees. This perspective reframes data systems from passive stores of state into active substrates for safe, reliable execution.
- Abstract(参考訳): 自律的なエージェントは、スピード、スケール、労働効率を大幅に向上させるが、その失敗は急激でしばしば不可逆的なコストを課す可能性がある。
したがって、エージェント自動化における中心的な課題は、失敗の結果を束縛しながら、自動化のメリットを高めることである。
データベースは現代コンピューティングの中心にあるが、エージェントはファイル、API、アプリケーション、システム状態にまたがる幅広いデータ環境で動作する。
本講演では,エージェント能力の増幅と安全性保証の実施という,エージェントの運用する実行基盤であるエージェントデータ環境に関する初期の作業の概要について紹介する。
この視点は、安全な信頼性のある実行のために、受動的状態ストアからアクティブな基板にデータシステムを再構成する。
関連論文リスト
- AgentHijack: Benchmarking Computer Use Agent Robustness to Common Environment Corruptions [78.49000936275773]
我々は、一般的な汚職下でのコンピュータ利用エージェントの堅牢性を評価するために設計されたベンチマークであるAgentHijackを紹介する。
MLLMをベースとした各種デスクトップタスクを評価し, 汚職の小さな事例であっても, 大幅な性能劣化が生じることを確認した。
本稿では,動作の要約と環境チェックに責任を負う見物人として,アクションジェネレータと接地機能を統合したフレームワークであるAgent Hijack-Agentを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-25T11:09:22Z) - DecodingTrust-Agent Platform (DTap): A Controllable and Interactive Red-Teaming Platform for AI Agents [121.77550256034]
DecodingTrust-Agent Platform (DTap)は、AIエージェントのためのコントロール可能でインタラクティブなレッドチームプラットフォームである。
DTap-Redは、多様なインジェクションベクターを探索し、効果的な攻撃戦略を自律的に発見する、最初の自律的赤チームエージェントである。
DTapを通じて、さまざまなバックボーンモデル上に構築された一般的なAIエージェントの大規模評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-06T11:59:48Z) - AgentStop: Terminating Local AI Agents Early to Save Energy in Consumer Devices [9.357681245846898]
大規模言語モデル(LLM)は、複雑で多段階的なタスクを自動化するためにますます使われる。
リモートでクラウドベースのエージェントは、プライバシの懸念を高め、ネットワーク接続に依存し、繰り返し発生するAPIコストを発生させる。
我々はAgentStopを紹介した。AgentStopは軽量な効率スーパーバイザで、未成功の軌道を予測し、プリエンプティブに終了する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-01T14:45:37Z) - EmboCoach-Bench: Benchmarking AI Agents on Developing Embodied Robots [68.29056647487519]
Embodied AIは、高忠実度シミュレーションと大規模データ収集によって実現されている。
しかし、このスケーリング能力は、労働集約的な手作業の監視に依存しているため、いまだにボトルネックになっている。
実装ポリシーを自律的に構築するための LLM エージェントの能力を評価するベンチマークである textscEmboCoach-Bench を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-29T11:33:49Z) - OS-Sentinel: Towards Safety-Enhanced Mobile GUI Agents via Hybrid Validation in Realistic Workflows [77.95511352806261]
VLM(Vision-Language Models)を利用したコンピュータ利用エージェントは、モバイルプラットフォームのようなデジタル環境を操作する上で、人間のような能力を実証している。
我々は,明示的なシステムレベルの違反を検出するための形式検証器と,文脈的リスクとエージェント行動を評価するコンテキスト判断器を組み合わせた,新しいハイブリッド安全検出フレームワークOS-Sentinelを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-28T13:22:39Z) - Securing AI Agents: Implementing Role-Based Access Control for Industrial Applications [0.0]
産業環境では、AIエージェントは意思決定、予測保守、プロセス最適化を強化することでオペレーションを変革している。
これらの進歩にもかかわらず、AIエージェントは、迅速なインジェクション攻撃を含む、セキュリティ上の脅威に弱いままである。
本稿では,RBAC(Role-Based Access Control)をAIエージェントに統合し,堅牢なセキュリティガードレールを提供するフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-14T20:58:08Z) - SafeAgent: Safeguarding LLM Agents via an Automated Risk Simulator [77.86600052899156]
LLM(Large Language Model)ベースのエージェントは、現実のアプリケーションにますますデプロイされる。
完全自動合成データ生成によるエージェント安全性を体系的に向上する最初のフレームワークであるAutoSafeを提案する。
AutoSafeは安全性のスコアを平均で45%向上させ、現実世界のタスクでは28.91%の改善を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-23T10:56:06Z) - SafeAgentBench: A Benchmark for Safe Task Planning of Embodied LLM Agents [58.65256663334316]
我々は,対話型シミュレーション環境におけるLLMエージェントの安全性を考慮したタスク計画のための最初のベンチマークであるSafeAgentBenchを紹介する。
SafeAgentBenchは、(1)10の潜在的な危険と3つのタスクタイプをカバーするために厳格にキュレートされた750のタスクの実行可能な多種多様な高品質データセット、(2)低レベルコントローラを備えた普遍的な実施環境、9つの最先端ベースラインに対して17のハイレベルアクションでマルチエージェント実行をサポートするSafeAgentEnv、(3)実行とセマンティックの両方の観点から信頼性の高い評価方法を含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-17T18:55:58Z) - Guarding the Grid: Enhancing Resilience in Automated Residential Demand Response Against False Data Injection Attacks [2.981139602986498]
ユーティリティ企業は、需要対応プログラムの有効性を高めるために、住宅需要の柔軟性とスマート/IoTデバイスの普及を活用している。
これらのシステムにおける分散アーキテクチャの採用は、それらを偽データインジェクション攻撃(FDIA)のリスクにさらしている。
本稿では、DR最適化、異常検出、攻撃の影響を緩和し、レジリエントで自動化されたデバイススケジューリングシステムを構築するための戦略を組み合わせた総合的なフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T04:02:52Z)
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。