論文の概要: Authorization Closure Graph: Minimal Repair for LLM Agents with Evolving User Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.32428v1
• Date: Sat, 26 Sep 2026 10:02:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-07 09:15:53.64917
• Title: Authorization Closure Graph: Minimal Repair for LLM Agents with Evolving User Instructions
• Title（参考訳）: オーソライゼーションクロージャグラフ: ユーザインストラクションを進化させるLLMエージェントの最小修理
• Abstract要約: 本稿では、認証と依存関係を進化したバージョン管理状態として表現する、ACGベースのフレームワークを提案する。 ACGは、修正によって影響を受ける権限を選択的に無効化するとともに、未影響の認可状態の部分を保存し、最小限の修理を演算する。 これによりエージェントは、古い権限と不要な認可要求を回避しながら、修正された命令に適応することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.03157271747042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tool-using large language model (LLM) agents increasingly perform state-changing actions that require user authorization. Yet existing approaches do not provide a principled mechanism for selectively updating prior authorization when only part of an instruction changes. To this end, we propose an Authorization-Closure-Graph (ACG)-based framework that represents authorization and its dependencies as an evolving, versioned state. ACG selectively invalidates authority affected by a revision while preserving unaffected portions of the authorization state, and computes a minimal repair that identifies only the missing evidence or authority required for execution. This enables agents to adapt to revised instructions while avoiding stale authority and unnecessary authorization requests. We evaluate ACG across three advanced LLMs in two natural tasks, and ACG consistently improves action safety rate and task success rate. Code is available at https://github.com/weiliang822/ACG.
• Abstract（参考訳）: ツールを使用する大規模言語モデル(LLM)エージェントは、ユーザ認証を必要とする状態変更アクションをますます実行する。 しかし、既存のアプローチでは、命令の一部だけを変更する際に、事前承認を選択的に更新するための原則的なメカニズムを提供していない。 この目的のために、認証と依存関係を進化したバージョン付き状態として表現するオーソライゼーション・クロージャ・グラフ(ACG)ベースのフレームワークを提案する。 ACGは、修正によって影響を受ける権限を選択的に無効にし、認可状態の未影響部分を保存し、実行に必要な証拠や権限のみを識別する最小限の修理を演算する。 これによりエージェントは、古い権限と不要な認可要求を回避しながら、修正された命令に適応することができる。 ACGは3つの高度なLCMを2つの自然なタスクで評価し、ACGはアクションセーフティ率とタスク成功率を継続的に改善する。 コードはhttps://github.com/weiliang822/ACGで入手できる。

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