TAG ARCHIVE
tool-synthesis
4 MARIA OS blog articles tagged tool-synthesis, organized as a Bonginkan topic archive for search engines and LLM retrieval.
Judgment OS / Decision Intelligence OS
Core MARIA OS research on turning organizational judgment into executable decision systems.
Agentic Company Architecture
Research on human-agent organizations, delegation boundaries, role topology, and governed autonomy.
Responsibility Gates and AI Governance
Safety, accountability, fail-closed gates, auditability, and human-in-the-loop control for AI agents.
Multi-Agent Mathematics
Formal models for convergence, stability, game theory, graph dynamics, and multi-agent evaluation.
Evidence, RAG, and Knowledge Governance
Evidence bundles, retrieval architecture, Graph RAG, knowledge trust, and auditable reasoning pipelines.
Agentic R&D and Judgment Science
Research operations, simulation labs, judgment science, recursive improvement, and experimental AI governance.
Self-Extending Agent Architecture: Capability Gap Detection, Tool Synthesis, and Autonomous Evolution Under Governance Constraints
Agents that recognize their own limitations and autonomously build the tools they need — within the safety boundaries of an operating system
Traditional AI agents are bounded by the tools humans provide. When an agent encounters a task outside its toolset, it halts and waits. This paper introduces the Self-Extending Agent Architecture (SEAA), where agents detect their own capability gaps, synthesize new tools through code generation, validate those tools in sandboxed environments, and register them into the OS runtime — all under human-governed safety constraints. We formalize the agent state model X_t = (C, T, M, R), derive the self-extension equation X_{t+1} = E_t ∘ G_t ∘ J_t(X_t), prove Capability Monotonicity under validation gates, and demonstrate the architecture within MARIA OS's hierarchical coordinate system.
自己拡張型Agentアーキテクチャ — 能力不足を自ら認識し、ツールを自律生成するOS設計
Agentが自身の限界を検知し、コード生成でツールを合成し、サンドボックスで検証し、OSランタイムに登録する — すべてガバナンス制約の下で
従来のAIエージェントは、人間が提供したツールセットに束縛される。未対応タスクに遭遇すると停止し、人間の介入を待つ。本論文では、Self-Extending Agent Architecture（SEAA）を提案する。エージェントが自律的に能力ギャップを検出し、構造化コード生成でツールを合成し、サンドボックス環境で検証し、OSランタイムに登録するフレームワークである。エージェント状態モデル X_t = (C, T, M, R) を形式化し、自己拡張方程式 X_{t+1} = E_t ∘ G_t ∘ J_t(X_t) を導出し、検証ゲート下での能力単調性定理を証明する。MARIA OSの階層座標系における具体的な実装を示す。
Agents That Write Their Own Tools: A 4-Phase Architecture for Tool Discovery, Synthesis, Validation, and Registration in Autonomous Systems
From static tool chains to self-extending capability — how MARIA OS agents create the tools they need at runtime
Normal agents wait for humans to build tools. MARIA OS agents create their own. This paper details the 4-phase tool lifecycle — Discovery, Synthesis, Validation, Registration — that enables agents to identify missing capabilities, generate tool implementations, verify correctness and safety in sandboxed environments, and hot-load new tools into the OS runtime. We formalize tool generation rate, quality convergence, and multi-agent tool sharing, and present a case study of an Audit agent creating an OCR extraction tool at runtime.
ツールを自ら書くAgent — Tool Discovery, Synthesis, Validation, Registrationの4フェーズ設計
静的ツールチェーンから自己拡張能力へ — MARIA OSのAgentが実行時に必要なツールを自ら生成する方法
通常のエージェントは人間がツールを作るのを待つ。MARIA OSのエージェントは自らツールを作る。本論文では、エージェントが不足能力を特定し、ツール実装を生成し、サンドボックス環境で正確性と安全性を検証し、OSランタイムに新ツールをホットロードする4フェーズアーキテクチャ — Discovery, Synthesis, Validation, Registration — を詳述する。ツール生成率、品質収束、マルチエージェントツール共有を形式化し、監査エージェントが実行時にOCR抽出ツールを生成したケーススタディを提示する。