論文の概要: Compatibility and future-proof testing for multi-agent systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.36289v1
- Date: Mon, 26 Oct 2026 21:14:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-28 21:04:31.435999
- Title: Compatibility and future-proof testing for multi-agent systems
- Title（参考訳）: マルチエージェントシステムの適合性と将来性試験
- Abstract要約: 規制当局がシードエージェントを公開して開発者をコーディネートする二段階構造について検討する。
この構造の下では、独立して設計およびテストされたエージェントに対して、共同互換性が保証される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2277895599997426
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Independently developed autonomous agents, such as autonomous vehicles, must guarantee joint compatibility, such as safety and task-completion requirements, when they operate in a shared environment. Existing methods require a centrally designed specification, or interaction mechanism before any agent is deployed. However, such centralized design is unrealistic when agent designs are confidential to their developers, and it is not flexible enough to accommodate future agent designs. We study a bi-level structure in which a regulator coordinates developers by publishing seed agents, and each developer independently tests its agent to ensure that it is compatible with every seed-compatible agent, a property we call future-proofness. Under this structure, joint compatibility is guaranteed for any agents that are designed and tested independently, without any coordination with each other. In this work, we first formulate compatibility for general multi-agent systems and show why it is not trivially implied by seed-compatibility. We then characterize the future-proof agents as the closure of the seed and show that this closure is monotone in the seed. Finally, we study a class of executable tests that involve interaction with the seed alone, and we ask to what extent such tests can distinguish the future-proof agents.
- Abstract（参考訳）: 自律走行車のような独立して開発された自律エージェントは、共有環境で運用する場合、安全やタスク補完要件などの共同互換性を保証する必要がある。
既存のメソッドでは、エージェントがデプロイされる前に、集中的に設計された仕様やインタラクションメカニズムが必要です。
しかし、エージェント設計が開発者から秘密にされている場合、このような集中型設計は非現実的であり、将来のエージェント設計に適合するほど柔軟ではない。
我々は、規制当局がシードエージェントを公開して開発者をコーディネートする二段階構造を調査し、各開発者が独立してエージェントをテストし、それがすべてのシード互換エージェントと互換性があることを確認する。
この構造の下では、互いに協調することなく、独立して設計およびテストされたエージェントに対して、共同互換性が保証される。
本研究では, 汎用マルチエージェントシステムとの互換性を定式化し, シード適合性によって自明に阻害されない理由を示す。
次に, 将来の防食剤を種子の閉鎖として特徴付け, この閉鎖が種子中のモノトンであることを示す。
最後に、種のみとの相互作用を伴う実行可能なテストのクラスについて検討し、このようなテストが将来の防食剤をどの程度区別できるかを問う。
関連論文リスト
- Agentic Transaction: Towards ACID-Compliant Agent Systems [8.686951419545771]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、会話アシスタントから長距離タスクを実行する自律システムへと進化している。
本稿では、エージェント実行のための古典的なACID特性を再解釈するACID準拠エージェントシステムフレームワークを提案する。
我々は、トランザクション探索-実行検証サイクル、トランザクションスキルハブ、信頼分散に基づく検証、セマンティック依存性認識の分離、トランザクション対応のセマンティックステート管理を通じて、これらの保証を実現するACID準拠データエージェントを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-14T03:13:54Z) - Using Process Mining to Generate AI Agents from Software Engineering Process Records [1.6974371408199849]
AIエージェントをソフトウェアエンジニアリング(SE)チームに統合するという課題に対処する。
提案手法は,事前に定義されたSEロール語彙を用いて,プロジェクト固有のエージェントの役割を発見する。
概念実証として、確立されたオープンソースプロジェクトに我々のアプローチを適用しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-06T11:22:25Z) - LAP: An Agent-to-Instrument Protocol for Autonomous Science [6.00746946741668]
大規模な言語モデルエージェントが実験を計画し、自動運転研究所がそれらを実行している。
このようなシステムはすべて、推論エージェントと物理機器のリンクをゼロから再構築する。
最近のエージェント・インターオペラビリティ・プロトコルはエージェント・ツー・ツールエッジを明確にし、Googleのエージェント・ツー・エージェントエッジ(A2A)はエージェント・ツー・エージェントエッジである。
このギャップを埋めるプロトコルであるLab Agent Protocol (LAP) を提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-02T15:03:43Z) - Gamma-World: Generative Multi-Agent World Modeling Beyond Two Players [87.87842088508553]
対話型シミュレーションのための生成的マルチエージェント世界モデルを提案する。
本モデルでは,映像の忠実度,アクション制御性,およびスロットベースおよび高密度アテンションベースライン上でのエージェント間整合性を改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-27T17:59:31Z) - AgentDoG: A Diagnostic Guardrail Framework for AI Agent Safety and Security [126.49733412191416]
現在のガードレールモデルは、リスク診断におけるエージェント的リスク認識と透明性を欠いている。
エージェントリスクをソース(場所)、障害モード(方法)、結果(何)で分類する統合された3次元分類法を提案する。
AgentDoG(AgentDoG)のための,エージェント安全性ベンチマーク(ATBench)と診断ガードレールフレームワークを新たに導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-26T13:45:41Z) - Embedded Universal Predictive Intelligence: a coherent framework for multi-agent learning [57.23345786304694]
予測学習のための枠組みと自己予測を中心とした組込みエージェントを導入する。
マルチエージェント設定では、エージェントが類似したアルゴリズムを実行している他のエージェントについて推論することができる。
我々は、AIXIの理論を拡張し、Solomonoffから始まる普遍的なインテリジェントな埋め込みエージェントについて研究する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-27T08:46:48Z) - AI Agents with Decentralized Identifiers and Verifiable Credentials [32.505127447635864]
本稿では, エージェントに自己主権のデジタルIDを付与する, プロトタイプ型マルチエージェントシステムを提案する。
エージェントの独特かつ台帳に記載された分散識別子(DID)と、発行された検証認証(VC)のセットを組み合わせる。
ダイアログの開始時のエージェントは、認証目的で自己管理されたDIDの所有権を証明し、さまざまなドメイン間の信頼関係を確立することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-01T08:10:37Z) - Kaleidoscopic Teaming in Multi Agent Simulations [75.47388708240042]
我々は,エージェントが行う複雑な行動,思考プロセス,行動の安全性リスクを評価する上で,既存のレッドチームや安全評価フレームワークは不十分であると主張している。
我々は,新しいコンテキスト内最適化手法を導入し,安全解析のためのより良いシナリオを生成する。
エージェントの安全性を測定するためのフレームワークとともに使用できる適切なメトリクスを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-20T23:37:17Z) - Preventing Rogue Agents Improves Multi-Agent Collaboration [21.955058255432974]
本稿では,アクション予測中にエージェントを監視し,将来エラーが発生する可能性がある場合に介入することを提案する。
WhoDunitEnv、コード生成タスク、そしてリソース持続可能性のためのGovSim環境の実験は、我々のアプローチがパフォーマンスを大幅に向上させることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-09T18:35:08Z) - An Extensible Framework for Open Heterogeneous Collaborative Perception [58.70875361688463]
協調的な知覚は、単一エージェントの知覚の限界を緩和することを目的としている。
本稿では,新しい異種エージェントを協調認識に適応させる方法を提案する。
本稿では,新しい協調認識フレームワークであるHeterogeneous ALliance(HEAL)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-25T05:55:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。