論文の概要: Value-Preserving Architectures for Agentic AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.03920v1
- Date: Thu, 03 Sep 2026 14:36:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-04 18:28:39.115235
- Title: Value-Preserving Architectures for Agentic AI Systems
- Title（参考訳）: エージェントAIシステムのための価値保存アーキテクチャ
- Abstract要約: アーキテクチャの選択はMASの機能や性能に影響を及ぼすだけでなく、価値指向システムの振る舞いを促進することができると論じる。
i) フェデレーショントポロジを持つプライバシ対応アーキテクチャ、(ii) 多重性と多様性を促進する分散アーキテクチャ、(iii) 不公平を検知・緩和するガードエージェントアーキテクチャ、について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.64398176188818
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The emergence of agentic AI and LLM-based multi-agent systems (MAS) presents unprecedented opportunities for automating complex tasks, while simultaneously raising critical concerns about the preservation of fundamental human-centered values, such as privacy, fairness, and safety. Although software engineering has traditionally focused on functional correctness, the adoption of LLMs and AI agents into complex socio-technical systems has intensified the need for responsible software engineering and robust value alignment. In MAS, architectural design decisions, such as coordination mechanisms, communication protocols, and system topologies, play a central role in shaping system behavior and the outcomes they produce. This paper argues that architectural choices influence not only the functionality and performance of MAS but can also promote value-oriented system behavior. Therefore, we investigate how different architectural designs support different human-centered values, discussing the following value-preserving architectural patterns: (i) a privacy-aware architecture with a federated topology, (ii) a distributed architecture to promote pluralism and diversity, and (iii) a guard-agent architecture to detect and mitigate unfairness. Finally, we introduce representative use cases to illustrate the proposed architectures in real-world scenarios. By linking architectural design with human-centered values, this work lays the foundation for a unified set of architectural patterns and guidelines towards the design of trustworthy MAS.
- Abstract（参考訳）: エージェントAIとLLMベースのマルチエージェントシステム(MAS)の出現は、複雑なタスクを自動化する前例のない機会を提供すると同時に、プライバシ、公正、安全といった基本的な人間中心の価値観の保存に関する重要な懸念を提起する。
ソフトウェア工学は伝統的に機能的正当性に重点を置いてきたが、複雑な社会技術システムへのLLMとAIエージェントの採用により、責任あるソフトウェア工学とロバストな価値アライメントの必要性が高まっている。
MASでは、協調機構、通信プロトコル、システムトポロジといったアーキテクチャ設計決定が、システム行動とそれらが生み出す結果を形成する上で中心的な役割を果たす。
本稿では,アーキテクチャの選択がMASの機能や性能だけでなく,価値指向システム行動の促進にも影響を与えることを論じる。
そこで我々は,異なるアーキテクチャ設計が人中心の異なる価値をどのようにサポートしているかを考察し,以下の価値保存アーキテクチャパターンについて議論する。
(i)フェデレーショントポロジを持つプライバシ対応アーキテクチャ。
二 分散建築で、多元主義及び多様性を推進し、
三 不公平を検知し軽減する警護建築。
最後に,提案するアーキテクチャを実世界のシナリオで説明するための代表的なユースケースを紹介する。
アーキテクチャ設計と人間中心の価値観を結びつけることで、この研究は、信頼できるMASの設計に向けた統一されたアーキテクチャパターンとガイドラインのセットの基礎を築いた。
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