論文の概要: From Language Models to World-Acting Systems: Progress and Limits of Agentic AI across Digital, Social, Virtual, and Physical Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.04894v1
- Date: Fri, 04 Sep 2026 08:52:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-07 18:15:23.983596
- Title: From Language Models to World-Acting Systems: Progress and Limits of Agentic AI across Digital, Social, Virtual, and Physical Environments
- Title（参考訳）: 言語モデルから世界行動システムへ:デジタル・ソーシャル・バーチャル・物理環境におけるエージェントAIの進歩と限界
- Abstract要約: このレビューは2026年8月31日までに利用可能な主要な研究と公式な技術仕様を合成する。
我々は、モデル、ハーネス、環境を分離しながら、委任された権限、時間的持続性、環境結合に沿った証拠を整理する。
このフレーミングは、モデルハーネスの評価、能力に基づくパーミッション、耐久性のある状態、クロスエージェントのアカウンタビリティ、ステージ化された物理的なバリデーションに関する研究課題をもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models become consequential agents when surrounding systems let outputs change external state. Models now call tools, operate interfaces, delegate work, retain state, inhabit generated worlds, and control robots or laboratory equipment. Such advances are often narrated as one march toward autonomy, conflating model competence, system integration, persistence, and safe authority. This critical review synthesizes primary research and official technical specifications available by 31 August 2026. We organize the evidence along delegated authority, temporal persistence, and environmental coupling, while separating model, harness, and environment. Within the evidence examined, action-interface expansion is documented more convincingly than robust completion, recovery, authorization, or independent verification. Model Context Protocol and Agent2Agent improve interoperability but do not establish trustworthy delegation; multi-agent organization adds specialization alongside cost and correlated failure. Persistent simulations and world models support training and planning but do not themselves demonstrate agency; robotics and self-driving laboratories establish bounded feasibility rather than unattended open-world reliability. We propose justified delegation as an analytical and normative heuristic, not an observed law or certified score: expand action scope only where evidence supports provenance, bounded authority, failure detection, safe recovery, and calibrated human control. This framing yields a research agenda for coupled model-harness evaluation, capability-based permissions, durable state, cross-agent accountability, and staged physical validation.
- Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、周囲のシステムが出力を外部の状態に変更させると、連続エージェントとなる。
現在、モデルはツールを呼び出し、インターフェースを操作し、仕事を委譲し、状態を保ち、生成された世界に住み、ロボットや実験機器を制御する。
このような進歩は、自律性、モデルの能力の融合、システム統合、永続性、そして安全な権威への一行として語られることが多い。
この批判的なレビューは、2026年8月31日までに利用可能な主要な研究と公式な技術仕様を合成する。
我々は、モデル、ハーネス、環境を分離しながら、委任された権限、時間的持続性、環境結合に沿った証拠を整理する。
調査された証拠の中では、アクション・インタフェースの拡張は、堅牢な完了、回復、承認、独立した検証よりも確実に文書化されている。
モデルコンテキストプロトコルとエージェント2Agentは相互運用性を改善しますが、信頼できるデリゲートを確立しません。
永続的なシミュレーションと世界モデルは、トレーニングと計画をサポートするが、それ自体はエージェンシーを実証するものではない。
我々は、証拠が証明、有界権威、障害検出、安全回復、調整された人間の制御を支持する場合にのみ、行動範囲を広げる、分析的、規範的ヒューリスティックな代表団を提案する。
このフレーミングは、モデルハーネスの評価、能力に基づくパーミッション、耐久性のある状態、クロスエージェントのアカウンタビリティ、ステージ化された物理的なバリデーションに関する研究課題をもたらす。
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