論文の概要: Are You Still the Agent I Authorized? Earned Authority under a Fixed Ceiling for Evolving Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.23586v1
• Date: Sun, 26 Jul 2026 10:29:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.164465
• Title: Are You Still the Agent I Authorized? Earned Authority under a Fixed Ceiling for Evolving Agents
• Title（参考訳）: あなたはまだ私が認可されたエージェントですか? 進化するエージェントの固定されたシーリングの下で権限が与えられます
• Abstract要約: 長期的なAIエージェントは、経験の保持、スキルとツールの獲得、修正、作業の委譲、タスクフェーズの移動によって、デプロイ後にますます進化する。 我々の状態バウンドモデルは、許可時に遷移エンベロープと不変エフェクト天井を固定する。 完全な調停、サウンドエフェクトの抽象化、デリゲートの減衰、完全性監視の下では、突然変異はユーザーが発行した天井を超えて保護された効果を増幅することはできない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.4412109022839585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-lived AI agents increasingly evolve after deployment by retaining experience, acquiring skills and tools, revising workflows, delegating work, and moving across task phases. This improves adaptation but creates a distinct authorization problem. Tool-enabled agents can turn model errors and prompt injections into consequential external actions; when evolution occurs under a live grant, the subject exercising that authority or the context in which it acts may no longer match what the user evaluated. Evolution can change both the effects reachable under an old grant and the authority required by the task, which may rise, fall, or become incomparable. Existing tool policies constrain actions but do not determine when a grant survives this change. We formulate authorization continuity: when does an existing grant remain valid, how may active authority change, and what boundary must never move? Our state-bound model fixes a transition envelope and an immutable effect ceiling at grant time. The envelope determines whether the grant survives a mutation; below the ceiling, authority may contract freely and expand only under specified evidence conditions. We distinguish requested from realized effects and prove that, under complete mediation, sound effect abstraction, attenuating delegation, and monitor integrity, mutation cannot amplify protected effects beyond the user-issued ceiling. Agent-produced evidence may allocate authority below the ceiling but cannot raise it. Finally, we map six mutation classes to their authorization consequences.
• Abstract（参考訳）: 長期的なAIエージェントは、経験の保持、スキルとツールの獲得、ワークフローの改訂、作業の委譲、タスクフェーズの移動によって、デプロイ後にますます進化する。 これにより適応性が向上するが、異なる認可問題が発生する。 ツール対応エージェントはモデルエラーを発生させ、インジェクションを連続的な外部アクションに変換することができる。 進化は、古い許可の下で到達可能な効果と、タスクが要求する権限の両方を変えることができる。 既存のツールポリシーはアクションを制約するが、認可がいつこの変更を生き残るかは決定しない。 承認の継続を定式化する: 既存の認可はいつ有効で、アクティブな権威はどのように変化し、境界は決して動かさなければならないのか? 我々の状態バウンドモデルは、許可時に遷移エンベロープと不変エフェクト天井を固定する。 封筒は、付与が突然変異を生き残るか否かを判断し、天井の下では、権限は自由に収縮し、特定の証拠条件下でのみ拡大することができる。 我々は,実効効果と実効効果を区別し,完全な調音,音響効果の抽象化,デリゲートの減衰,整合性の監視などにより,ユーザが発行した天井を超えて保護効果を増幅できないことを証明した。 エージェント生成の証拠は、天井の下に権限を割り当てるが、それを上げることはできない。 最後に、6つの突然変異クラスをそれらの承認結果にマッピングする。

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