論文の概要: AgentR A Stateful and Recovery-Aware Software Architecture for LLM-based Auditable Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.15264v1
• Date: Sat, 15 Aug 2026 14:51:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.24284
• Title: AgentR A Stateful and Recovery-Aware Software Architecture for LLM-based Auditable Workflows
• Title（参考訳）: AgentR - LLMベースの監査可能なワークフローのためのステートフルでリカバリ対応のソフトウェアアーキテクチャ
• Abstract要約: AgentRは、研究意図、生成されたクエリ、候補論文の評価、ギャップ分析を耐久性のあるワークフローアーティファクトとして表現する。 設計には、明示的な処理状態遷移、指数的バックオフによるリトライ、クレジット対応の事前チェック、ACIDトークンコストのログ、価格レコードの徐々に変化するType-2が含まれている。 LLMの段階では、99.2%のジョブ完了を達成し、意図分解、クエリ生成、および紙スコアのための平均遅延は9.0秒、18.9秒25.4秒である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.042464830509864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern LLM-based applications increasingly require multi- stage execution, persistent intermediate state, retry seman- tics, and auditable usage accounting. However, many LLM applications are still implemented as stateless prompt- response wrappers or session-bounded conversational sys- tems, which makes them difficult to recover, audit, and re- produce after interruption or failure. We propose AgentR, a stateful architecture for LLM workflow systems that en- ables persistence and recovery, instantiated through scien- tific literature review as a representative use case. AgentR represents research intent, generated queries, candidate- paper assessments and gap analyses as durable workflow artifacts, and executes the pipeline through asynchronous BullMQ workers backed by Redis, with PostgreSQL as the persistence store. The design includes explicit processing state transitions, retries with exponential backoff, orphan job detection, credit-aware pre-checks, ACID token-cost logging, and Type-2 slowly changing pricing records. We evaluate AgentR on telemetry collected from a prototype deployment. At the LLM stage, the system achieves 99.2% job completion, and mean latencies of 9.0 s, 18.9 s, and 25.4 s for intent decomposition, query generation, and paper scoring, respectively. Parallel scoring allows for analytical latency modeling from observed calls, leading to as much as 4.3 wall-clock speedup over sequential execution. The results provide preliminary proof-of-concept that persistent state machine design, asynchronous orchestration, and cost-aware usage logging can enable improved observability, recoverability, and operational accountability in LLM workflow systems. The prototype implementation of AgentR is publicly available at: https://github.com/ RiyaSamanta/AgentR-public.
• Abstract（参考訳）: 現代のLCMベースのアプリケーションは、多段階実行、永続的な中間状態、再試行セマンティクス、監査可能な利用会計を必要としている。 しかし、多くのLCMアプリケーションはステートレスなプロンプト-レスポンスラッパーやセッションバウンドの会話型sys-temとして実装されているため、中断や障害後の回復、監査、再生成が困難である。 本稿では,LLMワークフローシステムのためのステートフルアーキテクチャであるAgentRを提案する。 AgentRは、研究意図、生成されたクエリ、候補論文の評価、ギャップ分析を耐久性のあるワークフローアーティファクトとして表現し、Redisが支援する非同期のBullMQワーカーを通じてパイプラインを実行し、PostgreSQLを永続化ストアとする。 設計には、明示的な処理状態遷移、指数関数的なバックオフによるリトライ、孤児のジョブ検出、クレジットカードの事前チェック、ACIDトークンコストのログ、Type-2の価格レコードの変更が含まれている。 試作機から収集したテレメトリにおけるAgentRの評価を行った。 LLMの段階では、このシステムは99.2%のジョブ完了を達成し、それぞれ意図分解、クエリ生成、および紙のスコアリングのための9.0秒、18.9秒、25.4秒の平均遅延を達成している。 並列スコアリングは、観測された呼び出しから解析的な遅延モデリングを可能にし、シーケンシャルな実行よりも最大4.3ウォールクロックのスピードアップを実現している。 その結果、永続的なステートマシン設計、非同期オーケストレーション、コスト認識の使用ログが、LLMワークフローシステムにおける可観測性、回復性、運用上の説明責任の改善を可能にする、という事前概念の証明が得られた。 AgentRのプロトタイプ実装は、https://github.com/RiyaSamanta/AgentR-publicで公開されている。

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