論文の概要: One Gate Is Not Enough: Composing Stateful Pre-Action Controls for Agentic AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18360v1
• Date: Tue, 18 Aug 2026 22:24:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-20 20:13:55.228229
• Title: One Gate Is Not Enough: Composing Stateful Pre-Action Controls for Agentic AI
• Title（参考訳）: エージェントAIのためのステートフルなプレアクションコントロールを構築するOne Gate
• Abstract要約: 1つのコントロールが適用した修復は、他のコントロールが評価するアクション、エビデンス、コンテキストを変更し、そのコントロールの以前の判断を無効にすることができることを示す。 我々は、この結合を形式化し、現在の有界等質な設定において、アクションごとの音質を復元するremediate-and-regateプロトコルを提供する。 これは、生産の頻度に関する主張ではなく、合成メタデータ層によるオープンペイロードデータに対するメカニズム実証である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agentic AI systems take consequential actions governed by more than one pre-action control at once: authority, resource, and evidence gates that can admit, degrade, or remediate an action before it executes. This paper's central object is remediation-induced control coupling: a remediation applied by one control can change the action, evidence, or context another control evaluates, invalidating that control's earlier judgment. We formalize this coupling and give a remediate-and-regate protocol that restores per-action soundness in the current bounded, idempotent setting under its stated assumptions. We further show that the two implemented remediation operators (evidence substitution and resource-budget downroute) do not commute -- a finite-model checker finds concrete counterexample instances -- making remediation order part of the control-plane semantics rather than an implementation detail. A governed evidence buffer that trusts its own most recent admitted write is a further instance of the same problem at the level of state -- current admissibility does not imply future reference trustworthiness -- and is vulnerable to poisoning from declared-uncovered defect classes; two mitigations reduce, not eliminate, that exposure. Supporting results establish the exact condition under which positive-weight linear aggregation of gate outcomes can compensate a member veto, a unified cross-control Evidence Set, and that composition manufactures no new detection coverage, reported honestly. Empirically, on a deterministic open-data artifact composing three published engines unmodified, CH1-CH5 meet their registered decision rules across all 30 pre-registered seeds; CH6 does so under W1 but not under the smaller W2 workflow, reported as such. This is a mechanism demonstration on open payload data with a synthetic metadata layer, not a claim about production prevalence.
• Abstract（参考訳）: エージェントAIシステムは、一度に複数のプレアクションコントロールによって管理される連続的なアクションを取る:権威、資源、エビデンスゲートは、実行前にアクションを承認、分解、または修正することができる。 1つの制御によって適用された修復は、他の制御が評価するアクション、エビデンス、コンテキストを変更し、その制御の以前の判断を無効にすることができる。 我々は、この結合を形式化し、その仮定に基づき、現在の有界等等性設定における動作毎の音質を復元する、即時・退化プロトコルを提供する。 さらに、実装された2つの修復演算子(エビデンス置換およびリソース予算ダウンルート)は、実装の詳細ではなく、制御プレーンのセマンティクスの一部として、具体的な逆例を見つける有限モデルチェッカー(有限モデルチェッカー)が通勤しないことを示す。 最新の書き込みを信頼する統制されたエビデンスバッファーは、国家レベルでの同じ問題(現在の許容性は将来の参照信頼性を示唆しない)のさらなる事例であり、宣言された欠陥クラスからの毒殺に弱い。 その結果, ゲート結果の正重線形集約が, メンバーベット, クロスコントロール・エビデンス・セットを補償できるという厳密な条件を確立した。 実証的には、3つのエンジンを未修正で構成する決定論的オープンデータアーティファクトにおいて、CH1-CH5は30の事前登録された種子すべてに登録された決定ルールを満たす。 これは、生産の頻度に関する主張ではなく、合成メタデータ層によるオープンペイロードデータに対するメカニズム実証である。

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