論文の概要: Natural-Language Workflows Are Not Software Yet: Artifact-Driven Compilation for Reliable Agent Execution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.21341v1
- Date: Fri, 21 Aug 2026 17:47:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-24 14:49:32.667315
- Title: Natural-Language Workflows Are Not Software Yet: Artifact-Driven Compilation for Reliable Agent Execution
- Title（参考訳）: 自然言語ワークフローはまだソフトウェアではない - 信頼性のあるエージェント実行のためのアーティファクト駆動コンパイル
- Abstract要約: Articはアーティファクト駆動のワークフローコンパイラで、自然言語ワークフローをアーティファクト駆動のワークフローに変換する。
Articによるコンパイルでは、クロスモデルや繰り返し実行設定において、32と56のパーセンテージがより一貫性があることが示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.207195503032136
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Natural-language workflows offer a software-like interface for agents: domain experts can write reusable procedures, and agents can execute them as instructions. This promise is not yet reliable. Workflow descriptions often leave data dependencies implicit, so the executor must infer which prior results a step should use; agents can also fail to follow long or branching instructions under context pressure. We propose Artic, an artifact-driven workflow compiler that transforms a natural-language workflow into an artifact-driven workflow in which each step declares the artifacts it reads and writes, constraints gate produced artifacts, and explicit control transfers route execution. This representation exposes the enforcement burden placed on agent execution, allowing the compiler to identify steps that depend on too much state or contain difficult control logic and refine them through constrained optimization. To validate the LLM-assisted transformation, Artic decomposes faithfulness checking into local obligations and uses scenario-based dry runs to test whether compiled workflow regions conform to the source workflow. We evaluate Artic on 488 problem instances from 11 real-world domain workflows; it improves task resolve rate by 28 percentage points over the original text workflow. We also show that workflows compiled by Artic are 32 and 56 percentage points more consistent in cross-model and repeated-execution setups, respectively.
- Abstract（参考訳）: ドメインの専門家は再利用可能な手順を記述でき、エージェントはそれらをインストラクションとして実行できる。
この約束はまだ信頼できない。
ワークフロー記述は、しばしばデータの依存関係を暗黙的に残すため、実行側は、ステップでどの結果を使うべきかを推測する必要がある。
自然言語ワークフローをアーティファクト駆動ワークフローに変換する,アーティファクト駆動のワークフローコンパイラであるArticを提案する。
この表現は、エージェントの実行に課される強制的な負担を露呈するので、コンパイラは、過剰な状態や難しい制御ロジックを含むステップを特定し、制約のある最適化を通じてそれらを洗練することができる。
LLMの支援された変換を検証するため、Articはローカルな義務に忠実なチェックを分解し、シナリオベースのドライランを使用して、コンパイルされたワークフローリージョンがソースワークフローに準拠しているかどうかをテストする。
Artic on 488 problem instance from 11 real-world domain workflows; it improves task resolve rate by 28 percent points over the original text workflow。
また、Articによってコンパイルされたワークフローは、クロスモデルと繰り返し実行設定において、それぞれ32と56のパーセンテージで一致していることを示す。
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