論文の概要: RelLedger: Relational Information Governance for LLM Agent Organizations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.16281v1
• Date: Mon, 12 Oct 2026 07:06:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-19 06:43:44.789628
• Title: RelLedger: Relational Information Governance for LLM Agent Organizations
• Title（参考訳）: RelLedger: LLMエージェント組織のための関係情報ガバナンス
• Abstract要約: エージェント組織では、共有レコードは、後の決定にどの事実が利用できるかを決定する。 RelLedgerは、イベントターゲットと無関係なアクターと送信者の履歴を渡るときに、イベント、証拠、リスク、メッセージを保持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.286580286361684
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In LLM agent organizations, shared records determine which facts are available for later decisions. A sender consults interaction histories before deciding whether to report an event. A delivery gap across histories does not show whose relationship drove the choice or whether the resulting record matters downstream. We introduce RelLedger to audit these links. It holds the event, evidence, risk, and message fixed while crossing the sender's histories with the event target and an unrelated actor. Role reassignment and history rewrites locate the controlling cue. Message and cost interventions show when the effect appears. An attribution ledger maps each claim to its required response cells and separates missing interventions from sampling uncertainty. Recipient replay follows delivered information into downstream decisions. Executable workflows for a simulated one-person company extend the audit to retrieved histories, tool calls, and shared ledger updates. Across GPT, Gemini, Claude, DeepSeek, and Qwen, the audit reveals model-specific control paths and smaller relation gaps under explicit loss rules. Claude sends the same factual notice 62.22 percentage points more often with conflict histories than with friendly histories. In executable workflows, strained histories reduce recipient review rates by 45.83 points relative to warm histories for Claude.
• Abstract（参考訳）: LLMエージェント組織では、共有レコードは、後の決定にどの事実が利用できるかを決定する。 送信者は、イベントを報告するかどうかを決定する前にインタラクション履歴を参照します。 歴史にまたがるデリバリーギャップは、誰が選択を推進したのか、結果の記録が下流で重要なのかを示すものではない。 これらのリンクを監査するためにRelLedgerを導入します。 出来事、証拠、リスク、メッセージは、送信者の履歴をイベントターゲットと無関係な俳優と渡しながら保持される。 役割の再割り当てと履歴の書き直しは、制御キューを特定する。 メッセージとコストの介入は、その効果がいつ現れるかを示しています。 帰属台帳は、各主張を必要な応答細胞にマッピングし、欠落した介入をサンプリングの不確実性から分離する。 適切なリプレイは、下流の意思決定に情報を届ける。 シミュレーションされた1人の企業の実行可能なワークフローは、監査を拡張して、検索した履歴、ツールコール、共有台帳のアップデートを更新する。 GPT、Gemini、Claude、DeepSeek、Qwen全体で、監査では、明確な損失ルールの下で、モデル固有の制御パスと、より小さな関係ギャップを明らかにしている。 クロードは同じ事実を62.22ポイント、紛争史は友好的な歴史よりも多く送っている。 実行可能ワークフローでは、歪んだ履歴は、クロードの温かい履歴と比較して、受信者のレビュー率を45.83ポイント削減する。

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