論文の概要: From Cognitive Architectures to Language Agents: A Mechanism-Level Review of Lineage, Convergence, and Migration Gaps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.23942v1
- Date: Mon, 27 Jul 2026 02:38:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.289557
- Title: From Cognitive Architectures to Language Agents: A Mechanism-Level Review of Lineage, Convergence, and Migration Gaps
- Title（参考訳）: 認知アーキテクチャから言語エージェントへ: 線形性、収束性、マイグレーションギャップのメカニズムレベルレビュー
- Authors: Haodi Fan, Zucong Lan,
- Abstract要約: レビューでは、10の歴史的認知アーキテクチャ、8つの言語エージェントランタイムファミリ、42のメカニズムにフォーカスしたモダンなシステムを関連付けている。
状態、制御、移行、永続化、失敗、学習、リソースガバナンスを通じて、各メカニズムを再構築します。
我々は、独特なメカニズムカタログ、監査可能なエビデンス深さフレームワーク、そしてこれらのバンドルを構成可能な不変量としてテストするための偽りのアジェンダを貢献する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Memory, planning, reflection, and tool use are often compared as feature labels, obscuring the control semantics that determine how an agent actually runs. This review connects ten historical cognitive architectures, eight language-agent runtime families, and forty-two mechanism-focused modern systems. We reconstruct each mechanism through state, control, transition, persistence, failure, learning, and resource governance, then code evidence relation (E1-E4) separately from migration depth (D0-D4). The resulting landscape is uneven. Modern agents have operationalized substantial parts of adaptive memory, failure recovery, dynamic team selection, workflow search, skill induction, resource scheduling, and uncertainty-conditioned action, although often through independent convergence rather than documented inheritance. The strongest remaining opportunities lie in couplings among mechanisms. Closest-baseline screening closes one proposed gap: GraSP already combines calibrated multi-skill selection, typed compilation, verification, bounded repair, and replanning or ReAct fallback. Five residual bundles remain: activation with latency and action utility; typed impasse with isolated substates and resolution compilation; bounded content competition with broadcast and admission learning; persistent intention with reconsideration and live method authority; and uncertainty with resource allocation, interruption, and stopping. We contribute a distinctive-mechanism catalog, an auditable evidence-depth framework, and a falsifiable agenda for testing these bundles as composable runtime invariants.
- Abstract（参考訳）: メモリ、計画、リフレクション、ツールの使用は、しばしば機能ラベルとして比較される。
このレビューでは、10の歴史的認知アーキテクチャ、8つの言語エージェントランタイムファミリ、42のメカニズムにフォーカスしたモダンシステムについて紹介する。
状態、制御、遷移、永続化、失敗、学習、リソースガバナンスを通じて各メカニズムを再構築し、移行深度(D0-D4)とは別途コードエビデンス関係(E1-E4)を作成します。
結果の風景は不均一です。
現代のエージェントは、適応メモリ、障害復旧、動的なチーム選択、ワークフロー検索、スキルインジェクション、リソーススケジューリング、不確実性のあるアクションを運用している。
最も大きなチャンスは、メカニズム間の結合にある。
GraSPはすでに、キャリブレーションされたマルチスキルの選択、型付きコンパイル、検証、バウンド修理、リプランニングまたはReActフォールバックを組み合わせている。
残りの5つのバンドルは、レイテンシとアクションユーティリティによるアクティベーション、分離されたサブステートと解像度コンパイルによる型付命令、放送と入場学習による制限付きコンテンツコンペティション、再考とライブメソッド権限による永続的な意図、リソース割り当て、中断、停止の不確実性である。
我々は、独特なメカニズムカタログ、監査可能なエビデンス詳細フレームワーク、そしてこれらのバンドルを構成可能なランタイム不変量としてテストするための偽りのアジェンダをコントリビュートする。
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