論文の概要: Janus: Evidence-Before-Effect Sagas and Offline-Verifiable Provenance for Agentic LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.38266v1
• Date: Tue, 29 Sep 2026 13:57:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-01 18:57:26.448355
• Title: Janus: Evidence-Before-Effect Sagas and Offline-Verifiable Provenance for Agentic LLMs
• Title（参考訳）: Janus: エージェントLLMのエビデンス・エフェクト・エフェクト・サガとオフライン検証
• Abstract要約: エージェント型大規模言語モデル(LLM)は今やツールを通じてお金を移動している。 Janusはエフェクトパスにレコードを置きます。 ステップの提案、それに対する評決、バリデータや人物からの回答は、ステップの実行またはその効果が解放される前に、署名されたハッシュチェーンのログで耐久性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agentic large language models (LLMs) now move money through tools, yet the record of what they did is usually a trace their own process emits beside the effect. Janus puts the record on the effect path. A step's proposal, the verdict on it and any answer from a validator or a person are durable in a signed, hash-chained log before the step may run or its effect be released; with keys declared, each answer is signed by whoever gave or relayed it. Gates are pure functions of that log, and an auditor re-derives every verdict offline from the log and one public key. At the MCP edge the effect is held until then; through the SDK, which our model experiment uses, a cooperating client runs it only afterwards. We evaluate Janus under crash injection (144 kills in-process, 81 through the daemon), by verifying a 100-million-event log offline (254.5 s), and with a real model behind a lending workflow, run governed and plain on the same recorded model outputs. With the lending mandate in the model's prompt, the comparison was 0 against 0. With it only in the policy and the amount's unit stated, the model approved six loans declared over the mandate, three with no injection (a run that also dropped the unit approved three); the plain agent paid all six and Janus none, each refused by a deterministic validator and re-derivable offline. An always-approve oracle over the recorded intakes gave 20 and 21 declared over the mandate against 0, though Janus paid four and three whose declared amount understated the request. Designing the experiment exposed, in a system that passed its own audit, an instance of post-approval substitution: an approval keyed to an attempt was counted for a different proposal, moving a person's approval from 100 to 1,000,000. We report it, a first fix and the five routes around it, and what Janus does not guarantee.
• Abstract（参考訳）: エージェント型大規模言語モデル(LLM)は今やツールを通じてお金を移動している。 Janusはエフェクトパスにレコードを置きます。 ステップの提案、それに対する評定、バリデータや人物からの回答は、ステップが実行される前に、あるいはその効果が解放される前に、署名されたハッシュチェーンのログで耐久性がある。 ゲートはそのログの純粋な関数であり、監査官はログと1つの公開キーからすべての検証をオフラインにします。 MCPエッジでは、それまでその効果が保持され、私たちのモデル実験が使用しているSDKを通じて、協調するクライアントがそれを実行する。 我々は,100万回のログをオフライン (254.5 s) で検証することで,Janusをクラッシュインジェクション (144 kills in-process, 81 kills the daemon) 下で評価し,同じモデル出力で管理および平らに実行される貸出ワークフローの背後にある実モデルで検証した。 モデルのプロンプトにおける貸付命令では,0対0であった。 政策にのみ記載され、金額の単位が記載されたため、モデルは委任状で宣言された6つのローンを承認し、3つのローンを注入せずに3つ(ユニットは3つも除外した)、プレーンエージェントは6つ全てを支払い、ジャヌスは1つも支払わず、それぞれ決定論的検証者によって拒否され、オフラインで再選択可能となった。 記録された摂取量に対して常に承認された神託は、20と21の命令で0に対して宣言したが、ジャヌスは要求を過小評価する4と3を支払った。 実験の設計は、自身の監査をパスしたシステムにおいて、承認後置換の事例として、試みの鍵となる承認が別の提案のために数えられ、人の承認が100から1000,000に移動された。 我々はそれを報告し、最初の修正とそれを取り巻く5つのルート、そしてJanusが保証していないものを報告します。

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