論文の概要: LOGOS: A Living Logic for AI Agent Teams That Evolve With Humans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.10878v1
- Date: Sun, 12 Jul 2026 18:46:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-14 15:40:48.558943
- Title: LOGOS: A Living Logic for AI Agent Teams That Evolve With Humans
- Title（参考訳）: LOGOS:人間と戦うAIエージェントチームのためのリビングロジック
- Abstract要約: ロゴは自己進化とガバナンスのためのプラグイン可能なレイヤです。
エージェント、ツール、知識、テスト、パーミッション、ポリシーを含むバージョン管理されたエージェントパックに、マルチモーダル入力をコンパイルする。
操作中は、エージェントアクティビティをポータブルで監査可能なイベントトレースに変換する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.013794773659423
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: AI agents are evolving from answer engines into persistent teams that use tools, delegate work, learn from experience, and modify the artifacts that shape their future behavior. The defining question for deployment is no longer merely what agents can do, but who controls what they are allowed to become. We introduce logos, a pluggable layer for self-evolution and governance that strengthens existing multiagent frameworks rather than replacing them. logos compiles heterogeneous multimodal inputs, including documents, images, audio, tables, databases, APIs, and human instructions into versioned agent packs containing agents, tools, knowledge, tests, permissions, and policies. During operation, it transforms agent activity into portable, auditable event traces and applies fail-closed verification across frameworks and backends. Every learned prompt, memory, skill, tool, role, or workflow remains an untrusted release candidate until held-out execution evidence, human-controlled policy, and explicit authorization permit its promotion. This architecture enables "verifiable human-agent loop engineering": agents can act, ask, learn, and propose improvements, while humans can steer objectives, permissions, approvals, and irreversible actions without interrupting continuous operation. logos provides a living logic for accountable automation. Agents may evolve at machine speed, but only evidence and human authority can close the loop.
- Abstract（参考訳）: AIエージェントは、回答エンジンから、ツールを使用し、仕事を委譲し、経験から学び、将来の振る舞いを形成するアーティファクトを変更する永続的なチームへと進化しています。
デプロイに関する決定的な疑問は、もはやエージェントができることではなく、それが何になるかを制御するものなのです。
ロゴは自己進化とガバナンスのためのプラグイン可能なレイヤで、それを置き換えるのではなく、既存のマルチエージェントフレームワークを強化します。
ロゴは、文書、画像、オーディオ、テーブル、データベース、API、ヒューマンインストラクションを含む異種のマルチモーダル入力を、エージェント、ツール、知識、テスト、パーミッション、ポリシーを含むバージョン付きエージェントパックにコンパイルする。
運用中は、エージェントアクティビティをポータブルで監査可能なイベントトレースに変換し、フレームワークやバックエンド間でフェールクロースされた検証を適用する。
学習したプロンプト、記憶、スキル、ツール、役割、ワークフローは、保持された実行証拠、人間のコントロールされたポリシー、明示的な承認まで、信頼できないリリース候補のままである。
エージェントは行動し、質問し、学び、改善を提案し、一方で人間は継続的な操作を中断することなく目的、許可、承認、不可逆的なアクションを操ることができる。
ロゴは説明責任のある自動化のために 生きたロジックを提供します
エージェントは機械の速度で進化するが、証拠と人間の権威だけがループを閉じることができる。
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