論文の概要: A Contract-Centered Architecture for Scalable and Manageable Agentic Runtimes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.27086v1
- Date: Thu, 27 Aug 2026 13:09:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-28 16:30:58.409422
- Title: A Contract-Centered Architecture for Scalable and Manageable Agentic Runtimes
- Title（参考訳）: スケーラブルで管理可能なエージェントランタイムのためのコントラクト中心アーキテクチャ
- Abstract要約: 組織契約の共有として,4つの責任オブジェクトを提示します。
中心的な寄与は、有界で有理な仮説 P1 である。
本稿では,契約拘束型ランタイムアーキテクチャ,ソース保存型データ基板,およびFalsible Measurement Protocolを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.078233224301927
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Enterprise AI deployment is a coordination problem across business units, application and AI teams, testing, platform engineering, infrastructure, security, operations, and data governance. Use-case benchmarks show whether one agent completes one task, but not how changing capabilities, models, runtime mechanisms, capacity, and enterprise data should be owned, changed, admitted, or evidenced together. We present four responsibility objects as shared organizational contracts: Skill (reusable, versioned capability and workflow asset), Harness (runtime compiler and governor), Scaffold (execution/control boundary and NFR owner), and a stack-external data substrate under independent CIO-governed semantics and telemetry. The runtime core is A = <S, H, X>, with the data substrate outside that stack. The central contribution is one bounded, falsifiable hypothesis, P1 (cost-aware capability-capacity separability): within a declared operating region, changing activated capability preserves the capacity-response interaction within a preregistered equivalence margin, while changing compatible Scaffold capacity preserves capability semantics up to a non-inferiority margin, and the required controls stay within a declared enforcement budget. Six design conditions become measured obligations whose coverage, violations, uncertainty, cost, and exclusions determine whether P1 is decidable. We propose a cluster-period randomized crossover experiment (balanced order, reset/washout, repeated seeds and failure regimes, cluster-aware uncertainty) with a four-state verdict: supported, falsified, conditional-engineering, or inconclusive. This paper contributes a contract-bounded runtime architecture, a source-preserving data substrate, and a falsifiable measurement protocol. It reports no completed implementation, experiment, dataset, or measured result.
- Abstract（参考訳）: エンタープライズAIデプロイメントは、ビジネスユニット、アプリケーション、AIチーム、テスト、プラットフォームエンジニアリング、インフラストラクチャ、セキュリティ、運用、データガバナンス間の調整の問題である。
ユースケースベンチマークは、ひとつのエージェントがひとつのタスクを完了したかどうかを示しているが、機能、モデル、ランタイムメカニズム、キャパシティ、エンタープライズデータの所有、変更、承認、エビデンスをどのように変更すべきかは示していない。
スキル(再利用可能、バージョン管理機能、ワークフロー資産)、ハーネス(ランタイムコンパイラと管理者)、スカフォード(実行/制御バウンダリとNFRオーナ)、および、CIOが管理する独立したセマンティクスとテレメトリの下で、スタック外部のデータ基板を提供する。
ランタイムコアは、A = <S, H, X>で、データ基板はそのスタックの外側にあります。
中央のコントリビューションは、1つの有界、虚偽の仮説であるP1(コスト-認識能力-キャパシティ分離性): 宣言された運用領域内では、アクティベーション能力の変更は、事前登録された等価マージン内のキャパシティ-レスポンス相互作用を保ち、互換性のあるScaffoldキャパシティは非不平等マージンまで能力セマンティクスを保存し、必要なコントロールは宣言された執行予算内に留まる。
適用範囲、違反、不確実性、コスト、除外の6つの設計条件は、P1が決定可能であるかどうかを決定する。
本研究では, クラスタ周期ランダム化クロスオーバー実験(バランス順, リセット/ワシュート, 繰り返し種と失敗状態, クラスタ認識の不確実性)を, 支持, ファルシファイド, 条件付きエンジニアリング, あるいは不確定な4状態判定で提案する。
本稿では,契約拘束型ランタイムアーキテクチャ,ソース保存型データ基板,およびFalsible Measurement Protocolを提案する。
完全な実装、実験、データセット、測定結果は報告しない。
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