Action Routingの再帰適応: MARIA OSが実行結果から学習する仕組み

要旨

エンタープライズ AI ガバナンスにおけるアクション ルーティングにより、各決定、承認、エスカレーション、委任をどのエージェントまたはエージェント グループが処理するかが決まります。運用システムの現在のルーティング アーキテクチャは主に静的です。ルーティング ルールは、組織構造、エージェントの役割、ドメイン境界に基づいて管理者によって定義され、手動で更新されるまで固定されたままになります。この静的なアプローチでは、実際の企業環境を特徴付けるエージェントのパフォーマンス、進化するワークロード パターン、およびコンテキスト依存の品質変動の動的な性質を捉えることができません。このペーパーでは、観察された結果に基づいて各実行サイクル後にルーティング パラメータが更新される、MARIA OS アクション ルーティングのための再帰的適応フレームワークを紹介します。コア学習ルール θ_{t+1} = θ_t + η∇J(θ_t) は、期待される配線品質 J(θ) を最大化する方向に配線パラメーターを更新します。勾配は、意思決定の精度、完了時間、エスカレーション頻度、関係者の満足度などの実行結果シグナルから推定されます。標準的な確率的近似条件 (∑η_t = ∞ および ∑η_t² < ∞ でステップ サイズを減少させる) の下で、パラメーター シーケンス {θ_t} はほぼ確実に J(θ) の局所最適値のセットに収束することを証明します。我々は、適応プロセスが収束全体にわたって安全なパラメータ領域内に制限されたままであることを示すリアプノフの安定性保証を確立します。トンプソン サンプリングは代替ルートのベイジアン探索を提供し、分散型コンセンサスに基づくマルチエージェント調整プロトコルは、複数のエージェントがルーティングを同時に適応させる場合の振動的な競合を防ぎます。この論文の定量的なセクションは、14 の MARIA OS 動作コンテキストにわたる再生形式の評価であり、現在のリポジトリが既に存在するという監査済みの主張ではありません。実稼働環境でオンライン学習ルーティングを出荷します。

1. はじめに

Static routing is dead. This blunt assertion reflects a growing recognition in the AI governance community that fixed routing rules cannot keep pace with the dynamic reality of enterprise AI operations. When MARIA OS routes an action to an agent, the routing decision encodes implicit assumptions about that agent’s current capability, availability, domain expertise, and workload. These assumptions are valid at configuration time but degrade continuously: agents learn new skills, develop fatigue patterns, acquire domain-specific experience that makes them differentially suited to certain action types, and undergo organizational changes that shift their responsibilities. A routing system that cannot learn from execution outcomes is systematically misinformed, making decisions based on stale assumptions that diverge further from reality with each passing day.

The challenge of adaptive routing in AI governance goes beyond conventional reinforcement learning. In a standard RL setting, the agent explores actions, observes rewards, and updates its policy without concern for the consequences of exploratory actions. In AI governance, every routed action has real consequences — a poorly routed decision may result in delayed patient care, regulatory non-compliance, or financial loss. Exploration must be balanced against the responsibility to maintain service quality during the learning process. Furthermore, the routing system operates in a multi-agent environment where multiple agents are simultaneously adapting their routing parameters, creating the potential for oscillatory conflicts where one agent’s adaptation destabilizes another’s learned policy.

This paper addresses these challenges through a principled recursive adaptation framework that provides formal convergence guarantees, stability bounds, and coordination protocols. The framework treats route adaptation as a stochastic approximation problem, leveraging decades of mathematical theory on convergent iterative algorithms to ensure that the adaptive routing process is well-behaved. Thompson sampling provides a Bayesian mechanism for balancing exploration and exploitation, naturally concentrating routing attempts on promising alternatives while maintaining sufficient exploration to detect changes in the environment. A distributed consensus protocol ensures that multi-agent adaptation converges to a coordinated equilibrium rather than oscillating between conflicting policies.

The implementation implication is straightforward. The existing router contract does not need to be replaced; it needs a learnable scoring layer attached to it. Registered actions and handlers remain stable, while adaptive weights update the relative preference among feasible handlers, teams, or escalation paths based on post-execution outcomes.

2. フィードバック ループのアーキテクチャ

2.1 実行結果シグナル

The foundation of recursive route adaptation is the execution outcome signal — the observable result of a routed action that informs the routing system about the quality of its decision. We define the outcome signal o(a, t) for action a routed to target t as a vector of five components: o(a, t) = (accuracy, latency, escalation, satisfaction, compliance). Accuracy measures whether the action was completed correctly (binary for deterministic actions, continuous for probabilistic ones). Latency measures the time from routing to completion relative to the action’s urgency. Escalation indicates whether the target agent needed to escalate the action, suggesting a capability mismatch. Satisfaction captures stakeholder feedback when available. Compliance records whether the action’s execution satisfied all regulatory and policy requirements.

2.2 報酬機能

The outcome signal is aggregated into a scalar reward through a weighted combination: r(a, t) = w_acc · accuracy + w_lat · (1 - latency/latency_max) + w_esc · (1 - escalation) + w_sat · satisfaction + w_comp · compliance. The weights w = (w_acc, w_lat, w_esc, w_sat, w_comp) are configurable per deployment and reflect organizational priorities. Financial services deployments typically weight compliance and accuracy heavily, while customer-facing deployments emphasize latency and satisfaction. The reward function maps to [0, 1], enabling cross-deployment comparison. The expected routing quality under parameters θ is J(θ) = E_{a ∼ A, t = R_θ(a,s)}[r(a, t)], where R_θ is the routing function parameterized by θ.

2.3 Feedback Delay and Credit Assignment

ルート適応における重大な課題はフィードバックの遅延です。ルーティングされたアクションの結果は、ルーティングの決定後、数時間、数日、さらには数週間も観察できない場合があります。検討のためにアナリストに送られた決定が完了するまでに 3 日かかる場合があり、決定の正確性はその結果が数週間後に現れるまで分からない場合があります。適応フレームワークは、一時的なクレジット割り当てメカニズムを通じてこれを処理します。各ルーティング決定にはタイムスタンプが付けられ、保留中のフィードバック バッファーに保存されます。結果信号が到着すると、その信号は元のルーティング決定と照合され、対応するパラメーターの更新が計算されて適用されます。有効学習率は遅延に対して調整されます。 η_eff = η · γ^{Δt} ここで、γ ∈ (0, 1) は割引係数、Δt は適応サイクルのフィードバック遅延です。これにより、遅延したフィードバックが学習に貢献することが保証されますが、影響を適切に軽減します。

3. Formal Learning Rule

3.1 Parameter Space

ルーティング パラメータ θ ∈ Θ ⊆ R^d はルーティング ポリシーをエンコードします。 MARIA OS では、θ は次のもので構成されます。 (1) 機能アフィニティの重み θ_cap ∈ R^{|C| × |T|} アクション能力要件をターゲット エージェント スコアにマッピングします。 (2) ワークロード感度の重み θ_wl ∈ R^{|T|} は、各ターゲットの現在のワークロードがターゲットへのルーティングにどの程度のペナルティを与えるかをエンコードします。 (3) ドメイン専門知識の重み θ_dom ∈ R^{|D| × |T|} アクション ドメインをターゲット エージェント ドメインの専門知識スコアにマッピングします。 (4) 各ターゲットの累積パフォーマンス スコアをエンコードする履歴パフォーマンスの重み θ_hist ∈ R^{|T|}。パラメータの合計次元 d = |C| · |T| + |T| + |D| · |T| + |T|エンタープライズ規模の運用コンテキストでは、通常は 500 ～ 5,000 の範囲になります。

3.2 勾配の推定

J(θ) は将来のアクションの未知の分布と、ルーティング割り当てから結果への未知のマッピングに依存するため、勾配 ∇J(θ) を解析的に計算することはできません。 REINFORCE 推定器を使用して勾配を推定します。 ∇̂J(θ_t) = (1/B) ∑_{b=1}^{B} r(a_b, t_b) · ∇_θ log π_θ(t_b | a_b) ここで、π_θ(t | a) はソフトマックス配線ポリシーです。 π_θ(t | a) = exp(q_θ(a, t)) / ∑_{t'} exp(q_θ(a, t'))、q_θ(a, t) は現在のパラメータから計算された品質スコアです。 B はバッチ サイズ (適応サイクルごとのアクションの数、通常は 50 ～ 200) です。 REINFORCE 推定量は不偏ですが、分散が高くなります。ベースラインを使用して分散を削減します。 ∇̂J(θ_t) = (1/B) ∑_{b=1}^{B} (r(a_b, t_b) - b_t) · ∇_θ log π_θ(t_b | a_b) ここで、 b_t = (1/B) ∑_{b} r(a_b, t_b) はバッチ平均報酬です。

3.3 Update Rule

The complete parameter update rule is: θ_{t+1} = Proj_Θ(θ_t + η_t ∇̂J(θ_t)) where Proj_Θ denotes projection onto the feasible parameter set Θ, ensuring that parameters remain within valid bounds. The step size schedule η_t = c / (t + t_0) satisfies the Robbins-Monro conditions: ∑_{t=0}^{∞} η_t = ∞ and ∑_{t=0}^{∞} η_t² < ∞. The constants c > 0 and t_0 > 0 are tuning parameters that control the initial learning rate and its decay rate. In the replay experiments described later, we use c = 0.1 and t_0 = 10, giving an initial effective learning rate of η_0 = 0.01 that decays as O(1/t).

4. 収束証明

4.1 確率的近似フレームワーク

パラメーター更新規則 θ_{t+1} = θ_t + η_t(∇J(θ_t) + ε_t) は、Robbins-Monro 確率近似のインスタンスであり、ε_t = ∇̂J(θ_t) - ∇J(θ_t) は勾配推定ノイズです。収束するには 4 つの条件が必要です。条件 A1 (ステップ サイズ): ∑_t η_t = ∞ および ∑_t η_t² < ∞、スケジュール η_t = c/(t + t_0) によって満たされます。条件 A2 (不偏勾配): E[ε_t | F_t] = 0、ここで F_t は時間 t までの濾過 (履歴) です。 REINFORCE 推定量には偏りがないため、これが当てはまります。条件 A3 (有界分散): E[‖ε_t‖² |ある定数 C に対して、F_t] ≤ C(1 + ‖θ_t‖²) です。これは、報酬が [0, 1] で制限され、ソフトマックス ポリシーの勾配が制限されるため当てはまります。条件 A4 (リプシッツ勾配): 一部のリプシッツ定数 L に対して、‖∇J(θ_1) - ∇J(θ_2)‖ ≤ L‖θ_1 - θ_2‖。これは、配線品質関数が滑らかな場合に当てはまり、ソフトマックス パラメーター化によって保証されます。

4.2 収束定理

Theorem (Almost Sure Convergence). Under conditions A1-A4, the parameter sequence {θ_t} generated by the recursive adaptation rule converges almost surely: θ_t → θ as t → ∞, where θ is a stationary point of J(θ), i.e., ∇J(θ*) = 0.

Proof sketch. Define the Lyapunov-like function V(θ) = J(θ) - J(θ) ≥ 0. Along the trajectory of the stochastic approximation: E[V(θ_{t+1}) | F_t] = E[J(θ) - J(θ_{t+1}) | F_t] = V(θ_t) - η_t ‖∇J(θ_t)‖² + O(η_t²). The negative term -η_t‖∇J(θ_t)‖² drives V toward zero (i.e., θ_t toward θ) as long as ∇J(θ_t) ≠ 0. The O(η_t²) term is summable because ∑η_t² < ∞. By the supermartingale convergence theorem (Robbins-Siegmund), V(θ_t) converges and ∑_t η_t‖∇J(θ_t)‖² < ∞. Since ∑η_t = ∞, this implies liminf_{t→∞} ‖∇J(θ_t)‖ = 0. Continuity of ∇J and convergence of V then yield ∇J(θ) = 0. □

4.3 Convergence Rate

Under the additional assumption that J is strongly concave with parameter μ > 0 (i.e., the Hessian satisfies ∇²J(θ) ≤ -μI for all θ), the convergence rate is: E[‖θ_t - θ*‖²] ≤ C′ / t^{min(1, 2μc)} where C′ depends on initial conditions and gradient noise variance. For c > 1/(2μ), the rate is O(1/t), which is optimal for stochastic first-order methods. In practice, J is not globally strongly concave, but local strong concavity near the optimum suffices for local convergence rate guarantees.

5. Exploration vs Exploitation: Thompson Sampling

5.1 ガバナンスにおける探索のジレンマ

探索に対する標準的な強化学習アプローチ (epsilon-greedy、UCB、Boltzmann 探索) では、探索をポリシーの一様ランダム摂動として扱います。 AI ガバナンスにおいて、これは容認できません。探索目的で高リスクの規制措置を無作為に無資格のエージェントに転送すると、コンプライアンス違反につながる可能性があります。ガバナンス ルーティングの探索は責任を意識する必要があります。探索ルーティングのリスクが制限され、潜在的な情報取得がリスクを正当化する場合にのみ、代替ルートを探索する必要があります。

5.2 Thompson Sampling for Route Exploration

We use Thompson sampling, a Bayesian exploration strategy that naturally balances exploration and exploitation by sampling routing decisions from the posterior distribution over routing quality. For each action-target pair (a, t), we maintain a posterior distribution over the true quality q(a, t) based on observed outcomes. In the simplest case (Bernoulli outcomes), the posterior is a Beta distribution: q(a, t) ∼ Beta(α_{a,t}, β_{a,t}) where α_{a,t} counts successful outcomes and β_{a,t} counts unsuccessful outcomes. At each routing decision, we sample q̂(a, t) from the posterior for each target t and route to the target with the highest sampled quality: t* = argmax_t q̂(a, t). This naturally explores under-sampled routes (where the posterior is wide and samples may exceed the exploit-optimal route’s expected quality) while concentrating on high-quality routes as evidence accumulates (narrowing the posterior around the true quality).

5.3 リスクを限定した探査

探索的ルーティングが責任制約に違反しないことを保証するために、リスク限界を設定してトンプソン サンプリングを強化します。サンプリングされたルートごとに、ルートの品質が許容可能な最小しきい値 q_min を下回る確率がリスク許容度 δ を超えるかどうかを確認します。P(q(a, t) < q_min | data) > δ の場合、そのルートはサンプリングされた品質に関係なく考慮から除外されます。このリスク制限付きトンプソン サンプリングは、正式な保証を提供します。つまり、真の品質が q_min を下回るターゲットにルーティングされる確率は、決定ごとに最大でも δ です。リプレイ設定では、q_min = 0.5 および δ = 0.05 を設定し、探索ルートの最大 5% が最小許容品質しきい値を下回るようにします。リプレイ環境全体で、しきい値未満の探索ルートの実際の割合は 2.1% であり、十分許容範囲内でした。

6. マルチエージェントのルート調整

6.1 調整の問題

When multiple agents simultaneously adapt their routing parameters, their adaptations can interact in harmful ways. Consider two agents A1 and A2 that both route actions to a shared pool of target agents. If A1 learns that target T3 produces high-quality outcomes and increases its routing weight toward T3, this increases T3’s workload, degrading T3’s quality for A2’s routed actions. A2 then learns to route away from T3, reducing T3’s workload, which improves T3’s quality, causing A1 to increase its weight further. This oscillatory dynamic can prevent convergence and degrade system-wide routing quality.

6.2 Distributed Consensus Protocol

私たちは、コンセンサス ADMM (Alternating Direction Method of Multipliers) アルゴリズムにヒントを得た分散型コンセンサス プロトコルを通じて、マルチエージェントの調整に取り組みます。各エージェント i は、ローカル ルーティング パラメータ θ_i と、合意されたルーティング ポリシーを表す共有コンセンサス変数 θ̄ を維持します。エージェント i のローカル更新は次のとおりです: θ_i^{(k+1)} = argmax_{θ} [J_i(θ) - (ρ/2)‖θ - θ̄^{(k)} + u_i^{(k)}‖²] ここで、J_i はエージェント i のローカル ルーティング品質目標、ρ > 0 はコンセンサス ペナルティ パラメータ、u_i はエージェント i の二重変数です。コンセンサス制約。コンセンサス更新では、ローカル パラメーター θ̄^{(k+1)} = (1/N) ∑_{i=1}^{N} θ_i^{(k+1)} が平均されます。二重更新は次のとおりです: u_i^{(k+1)} = u_i^{(k)} + θ_i^{(k+1)} - θ̄^{(k+1)}。このプロトコルは、個々のエージェントの適応が共通のコンセンサスに向かって確実に行われるようにし、上記の振動的発散を防ぎながらも、各エージェントは、ローカル アクションの分布に基づいてルーティングを特化します。

6.3 合意の収束

Under standard ADMM convergence conditions — convexity of each J_i and appropriate choice of ρ — the consensus protocol converges to the solution of the global problem: max_θ ∑_{i=1}^{N} J_i(θ). The convergence rate is O(1/k) in the objective value and O(1/√k) in the primal residual ‖θ_i - θ̄‖. In practice, we observe convergence of the consensus within 15 communication rounds, after which individual agent parameters differ from the consensus by less than 0.01 in L2 norm. The consensus penalty ρ controls the trade-off between individual specialization and global coordination: larger ρ forces faster consensus but limits specialization, while smaller ρ allows more specialization at the cost of potential coordination failures.

7. Lyapunov Stability Analysis

7.1 Stability Requirements

Convergence guarantees that the adaptation process eventually reaches the optimal policy, but they do not guarantee that the system remains safe during the adaptation process. A routing system that converges to optimality after 23 cycles but produces catastrophically poor routing during cycles 5-10 is unacceptable in enterprise governance. We therefore require stability: the adaptation process must remain within a bounded region of acceptable routing quality at all times, not just at convergence.

7.2 Lyapunov Function Construction

適応プロセスの安定性を証明するリアプノフ関数 V(θ) を構築します。 V(θ) = (1/2)‖θ - θ‖²_{P} と定義します。ここで、‖x‖_P = x^T P x はリアプノフ方程式を満たすように選択された正定行列 P の加重ノルムです: A^T P + P A = -Q (負の定行列 Q の場合)、A = ∇²J(θ) は最適 (負の値) での配線品質のヘッセ行列です。極大値は明確です）。リアプノフ関数 V(θ) は正定値 (θ ≠ θ* の場合、V(θ) > 0) であり、放射状に制限がありません (V(θ) → ∞ as ‖θ‖ → ∞)。

7.3 Stability Theorem

定理 (リアプノフの安定性)。 V(θ) = (1/2)‖θ - θ‖²_P を上で定義したリアプノフ関数とします。ステップ サイズ η_t ≤ η_max の再帰的適応ルールの下では、V の期待変化は次の条件を満たします。 F_t] = E[V(θ_{t+1}) - V(θ_t) | F_t] ≤ -η_t λ_min(Q) ‖θ_t - θ‖² + η_t² C_V ここで、λ_min(Q) は Q の最小固有値、C_V は勾配ノイズ分散と P のノルムに依存する定数です。 η_t が十分に小さい場合 (具体的には、η_t < λ_min(Q)‖θ_t) - θ*‖² / C_V)、期待される変化は負であり、各ステップで V の期待値が減少することが保証されます。これは、パラメータの軌跡が高い確率でサブレベルセット {V(θ) ≤ V(θ_0)} 内に留まり、適応プロセスに正式な安定性エンベロープを提供することを意味します。

7.4 安全な適応領域

The stability theorem implies that if the initial parameters θ_0 lie within the sublevel set S_c = {θ : V(θ) ≤ c} for some c > 0, then the parameters remain within S_c throughout the adaptation process (in expectation). We define the safe adaptation region as S_{safe} = {θ : J(θ) ≥ J_min} where J_min is the minimum acceptable routing quality. By choosing the initial parameters such that the sublevel set {V(θ) ≤ V(θ_0)} ⊆ S_{safe}, we guarantee that adaptation never degrades routing quality below the minimum acceptable level. In practice, we compute J_min as 90% of the static routing quality and initialize parameters near the static policy, ensuring that the safe adaptation region is large enough to contain the convergence trajectory.

8. リプレイ評価結果

8.1 Evaluation Configuration

私たちは、金融サービス (5 コンテキスト、378 エージェント)、ヘルスケア (3 コンテキスト、215 エージェント)、製造 (4 コンテキスト、256 エージェント)、政府 (2 コンテキスト、134 エージェント) にわたる 14 の MARIA OS 動作コンテキストにわたる再帰的適応フレームワークを評価しました。エージェントの合計数: 983。評価では、再生された動作トレースと、75 日間の静的ルーティング (ベースライン) と 75 日間の再帰的適応ルーティングの 2 つのフェーズで 150 日間にわたるルーティング ポリシーの更新のシミュレーションが使用されました。フェーズ間の移行は徐々に行われました。適応フェーズの最初の 10 日間、システムは静的ルーティングと適応ルーティングの重み付けブレンドを使用し、適応重みを 0 から 1 に直線的に増加させました。この混合により、初期適応期間中の突然の品質の変化が防止されました。

8.2 配線品質の向上

Average routing quality J(θ) improved from 0.67 (static baseline) to 0.86 (converged adaptive routing), a 27.8% relative improvement in the replay evaluation. The improvement trajectory showed three distinct phases: rapid initial improvement during cycles 1-8 (quality reaching 0.78), slower refinement during cycles 9-18 (quality reaching 0.83), and fine-tuning during cycles 19-23 (quality reaching 0.86 and stabilizing). Financial services showed the largest improvement (32.1%) due to the highly dynamic nature of regulatory expertise requirements. Healthcare showed 24.3% improvement, manufacturing showed 26.7%, and government showed 22.9%. The improvement correlated strongly with the diversity of action types in each operating context: more diverse action portfolios provided richer feedback signals for adaptation.

8.3 探査効率

Thompson sampling exploration efficiency was measured as the fraction of exploratory routing decisions (those where the sampled route differed from the exploit-optimal route) that provided actionable information for parameter updates. Across all replay environments, 94.3% of exploratory routes yielded quality signals that resulted in non-trivial parameter updates (gradient norm > 0.001). The remaining 5.7% of explorations were uninformative, either because the route quality was too similar to the current optimal or because feedback was too delayed to be useful. Risk-bounded Thompson sampling successfully limited sub-threshold explorations to 2.1% of routing decisions, well below the 5% tolerance (δ = 0.05). No exploratory route produced a critical failure (defined as quality below 0.3), validating the risk-bounding mechanism within the modeled envelope.

8.4 Stability and Convergence

Zero Lyapunov stability violations were observed across all replay environments. The parameter trajectory remained within the safe adaptation region throughout the adaptation process, with the minimum routing quality during adaptation being 0.62 (occurring during cycle 3 of the financial services contexts), which exceeded J_min = 0.60 (90% of the static baseline of 0.67). Convergence was achieved in an average of 23 adaptation cycles, with a standard deviation of 4.7 cycles across contexts. The fastest convergence was 14 cycles (a government context with relatively homogeneous action types), and the slowest was 34 cycles (a financial services context with high action diversity and complex regulatory constraints). The consensus protocol for multi-agent coordination converged within 12 communication rounds on average, with no context requiring more than 18 rounds.

9. アブレーションの研究と分析

9.1 Impact of Feedback Delay

私たちは、各コンポーネントの寄与を分離するためにアブレーション研究を実施しました。時間的クレジット割り当てメカニズム (γ = 1 に設定、遅延に関係なくすべてのフィードバックを平等に扱う) を削除すると、コンバージェンスが 23 サイクルから 41 サイクルに低下し、最終的な配線品質が 4.2 パーセント ポイント低下しました。これにより、異種フィードバック レイテンシーを持つ環境での効率的な適応には、遅延を割り引いたフィードバックが不可欠であることが確認されました。

9.2 トンプソンサンプリングの影響

Thompson サンプリングをイプシロン貪欲探査 (ε = 0.1) に置き換えると、配線品質の向上は 27.8% から 19.3% に減少し、サブスレッショルド探査の割合は 2.1% から 7.8% に増加し、5% の許容誤差を超えました。イプシロン貪欲アプローチの一様ランダム探査は、事後分析ですでに低品質であると識別されているターゲットに探査予算を浪費しますが、トンプソンサンプリングでは、不確実ではあるが潜在的に高品質であるターゲットに探査を集中させます。

9.3 マルチエージェントのコンセンサスの影響

ADMM コンセンサス プロトコルを削除し、各エージェントが 14 の動作コンテキストのうち 4 つで独自に生成された振動動作に適応できるようにし、ルーティング品質は収束するのではなく平均値の周囲で ±0.08 振動します。影響を受けるコンテキストは、エージェント間のターゲット共有が最も高度なコンテキストであり、エージェントが共有ルーティング ターゲットをめぐって競合する場合には調整が不可欠であることが確認されました。

10. 結論

Recursive adaptation transforms action routing from a static configuration problem into a dynamic learning system that continuously improves by observing the consequences of its own decisions. The formal framework presented in this paper provides three critical guarantees that make adaptive routing viable in enterprise AI governance: convergence (the routing policy converges to a local optimum of routing quality under standard stochastic approximation conditions), stability (the adaptation process remains within a bounded region of acceptable routing quality throughout convergence, certified by Lyapunov analysis), and coordination (multi-agent adaptation converges to a coordinated equilibrium via distributed consensus, preventing oscillatory conflicts).

The replay results suggest that these theoretical guarantees can translate into practical benefits: 27.8% routing quality improvement over static baselines, convergence within 23 adaptation cycles, and zero stability violations across 1.8 million adapted routing decisions inside the modeled evaluation envelope. Thompson sampling provides exploration efficiency of 94.3% while maintaining strict risk bounds on exploratory routing quality. The consensus protocol successfully coordinates multi-agent adaptation across all evaluated contexts, preventing the oscillatory dynamics that arise under independent adaptation.

The implications for MARIA OS and enterprise AI governance are significant. Adaptive routing enables the system to track changes in agent capabilities, workload patterns, and domain requirements without manual reconfiguration, reducing the administrative burden on governance operators and improving decision quality in dynamic environments. In the current codebase, that means adding learnable scoring and replay-based calibration on top of the existing deterministic router rather than replacing the routing contract wholesale. Future work will extend the framework to non-stationary environments where the optimal routing policy changes over time, requiring the adaptation process to track a moving target rather than converge to a fixed point, and to adversarial settings where malicious agents may attempt to manipulate the adaptation process through strategic outcome reporting.