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、どのエージェントまたはエージェント グループが各決定、承認、エスカレーション、または委任を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、実際のエンタープライズ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 ルーティング用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、エスカレーションの頻度、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を通じ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。 983 エージェントを使用した 14 の実稼働 MARIA OS 導入にわたる実験評価では、ルーティング品質が 27.8% 向上し、23 適応以内に収束することが実証されました。150 日間の評価期間にわたって 180 万件の適応された配線決定にわたって、安定性違反はゼロでした。
1. はじめに
静的ルーティングは廃止されました。この率直な主張は、固定ルーティング ルールではエンタープライズ AI 運用の動的な現実に対応できないという AI ガバナンス コミュニティにおける認識の高まりを反映しています。 MARIA OS がアクションをエージェントにルーティングするとき、ルーティングの決定は、そのエージェントの現在の能力、可用性、ドメインの専門知識、およびワークロードに関する暗黙の仮定をエンコードします。これらの前提は設定時には有効ですが、継続的に低下します。エージェントは新しいスキルを学習し、疲労パターンを開発し、特定のアクション タイプに差別的に適合するドメイン固有の経験を獲得し、責任を変える組織変更を受けます。実行結果から学習できないルーティング システムは体系的に誤った情報を提供され、日を追うごとに現実から乖離する古い仮定に基づいて意思決定を行っています。
AI ガバナンスにおける適応ルーティングの課題は、従来の強化学習を超えています。標準的な RL 設定では、エージェントは探索アクションの結果を気にせずにアクションを探索し、報酬を観察し、ポリシーを更新します。 AI ガバナンスでは、ルート決定されたすべてのアクションが実際の結果をもたらします。ルート決定が不適切な場合、患者ケアの遅れ、規制違反、または経済的損失が発生する可能性があります。探索は、学習プロセス中にサービス品質を維持する責任とのバランスをとる必要があります。さらに、ルーティング システムは、複数のエージェントがルーティング パラメータを同時に適応させているマルチエージェント環境で動作するため、あるエージェントの適応によって別のエージェントの学習済みポリシーが不安定になる、振動的な競合が発生する可能性が生じます。
この文書では、正式な収束保証、安定性限界、および調整プロトコルを提供する原則に基づいた再帰的適応フレームワークを通じてこれらの課題に対処します。このフレームワークは、ルート適応を確率的近似問題として扱い、収束反復アルゴリズムに関する数十年にわたる数学理論を活用して、適応ルーティング プロセスが適切に動作することを保証します。トンプソン サンプリングは、探索と活用のバランスを取るベイジアン メカニズムを提供し、環境の変化を検出するための十分な探索を維持しながら、有望な代替案にルーティング試行を自然に集中させます。分散型コンセンサスプロトコルにより、マルチエージェントの適応が、矛盾するポリシー間で変動するのではなく、調整された平衡状態に収束することが保証されます。
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
再帰的ルート適応の基礎は、実行結果信号です。これは、ルーティング システムに決定の品質を通知する、ルーティングされたアクションの観察可能な結果です。ターゲット t にルーティングされたアクション a の結果信号 o(a, t) を、o(a, t) = (精度、遅延、エスカレーション、満足度、コンプライアンス) の 5 つの要素のベクトルとして定義します。精度は、アクションが正しく完了したかどうかを測定します (決定的なアクションの場合は 2 値、確率的なアクションの場合は連続的)。レイテンシーは、アクションの緊急度と比較して、ルーティングから完了までの時間を測定します。エスカレーションは、ターゲット エージェントがアクションをエスカレーションする必要があるかどうかを示し、機能の不一致を示唆します。満足度は、利害関係者のフィードバックがあれば収集します。コンプライアンスは、アクションの実行がすべての規制およびポリシー要件を満たしたかどうかを記録します。
2.2 報酬機能
結果シグナルは、重み付けされた組み合わせによってスカラー報酬に集約されます: r(a, t) = w_acc · 精度 + w_lat · (1 - latency/latency_max) + w_esc · (1 - escalation) + w_sat · 満足度 + w_comp · コンプライアンス。重み w = (w_acc、w_lat、w_esc、w_sat、w_comp) は展開ごとに構成可能であり、組織の優先順位を反映します。通常、金融サービスの導入ではコンプライアンスと正確さが重視されるのに対し、顧客対応の導入では遅延と満足度が重視されます。報酬関数は [0, 1] にマップされ、デプロイメント間での比較が可能になります。パラメーター θ で期待される配線品質は、J(θ) = E_{a 〜 A, t = R_θ(a,s)}[r(a, t)] です。ここで、R_θ は、θ によってパラメーター化された配線関数です。
2.3 フィードバック遅延とクレジット割り当て
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は完了までに 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. 正式な学習ルール
3.1 パラメータ空間
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|通常、運用環境では 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 更新ルール
完全なパラメーター更新ルールは次のとおりです。 θ_{t+1} = Proj_Θ(θ_t + η_t ∇̂J(θ_t)) ここで、Proj_Θ は実行可能なパラメーター セット Θ への射影を示し、パラメーターが有効な範囲内に留まるようにします。ステップ サイズ スケジュール η_t = c / (t + t_0) は、Robbins-Monro 条件、∑_{t=0}^{∞} η_t = ∞ および ∑_{t=0}^{∞} η_t² < ∞ を満たします。定数 c > 0 および t_0 > 0 は、初期学習率とその減衰率を制御する調整パラメーターです。運用環境では、c = 0.1 および t_0 = 10 を使用し、初期有効学習率 η_0 = 0.01 が与えられ、O(1/t) として減衰します。
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てい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
定理 (ほぼ確実な収束) 条件 A1 ～ A4 の下で、再帰的適応ルールによって生成されたパラメーター シーケンス {θ_t} はほぼ確実に収束します: t → ∞ としての θ_t → θ、ここで θ は J(θ) の静止点、つまり ∇J(θ*) = 0 です。
証明スケッチ。 リアプノフ様関数 V(θ) = J(θ) - J(θ) ≥ 0 を定義します。確率的近似の軌跡に沿って次のようになります。 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)。負の項 -η_t‖∇J(θ_t)‖² は、∇J(θ_t) ≠ 0 である限り、V をゼロに向けて駆動します (つまり、θ_t を θ に向けて駆動します)。 ∑η_t² < ∞ であるため、O(η_t²) 項は加算可能です。スーパーマルチンゲール収束定理 (Robbins-Siegmund) により、V(θ_t) は収束し、∑_t η_t‖∇J(θ_t)‖² < ∞ となります。 ∑η_t = ∞なので、これは liminf_{t→∞} ‖∇J(θ_t)‖ = 0 を意味します。 ∇J の連続性と V の収束により、∇J(θ) = 0 が得られます。
4.3 収束率
J がパラメーター μ > 0 で強く凹面である (つまり、ヘッセ行列がすべての θ に対して ∇²J(θ) ≤ -μI を満たす) という追加の仮定の下では、収束率は次のようになります: E[‖θ_t - θ*‖²] ≤ C′ / t^{min(1, 2μc)} ここで、C′ は初期条件と勾配ノイズ分散に依存します。 c > 1/(2μ) の場合、レートは O(1/t) であり、確率的一次法に最適です。実際には、J は全体的に強い凹面ではありませんが、局所的な収束速度を保証するには最適に近い局所的な強い凹面で十分です。
5. 探索 vs 活用: トンプソン サンプリング
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。調査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 ルート探索のためのトンプソンサンプリング
私たちは、配線品質よりも事後分布から配線決定をサンプリングすることによって、探索と活用のバランスを自然にとるベイジアン探索戦略であるトンプソン サンプリングを使用します。各アクションとターゲットのペア (a, t) について、観察された結果に基づいて真の品質 q(a, t) に対する事後分布を維持します。最も単純なケース (ベルヌーイの結果) では、事後分布はベータ分布です: q(a, t) 〜 Beta(α_{a,t}, β_{a,t}) ここで、α_{a,t} は成功した結果をカウントし、β_{a,t} は失敗した結果をカウントします。各ルーティング決定では、各ターゲット t の事後から q̂(a, t) をサンプリングし、最高のサンプリング品質でターゲットにルーティングします: t* = argmax_t q̂(a, t)。これにより、証拠が蓄積されるにつれて高品質のルートに集中しながら、サンプリングが不十分なルート (事後分布が広く、サンプルがエクスプロイトに最適なルートの期待品質を超える可能性がある場合) が自然に探索されます。(真の品質を中心に事後分布を狭めます)。
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。運用環境では、q_min = 0.5 および δ = 0.05 に設定し、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。導入環境全体で、しきい値未満の探索ルートの実際の割合は 2.1% であり、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
複数のエージェントがルーティング パラメータを同時に適応させると、その適応が有害な影響を与える可能性があります。アクションをターゲット エージェントの共有プールにルーティングする 2 つのエージェント A1 と A2 について考えます。ターゲット T3 が高品質の結果を生成し、T3 へのルーティングの重みを増加させることを A1 が学習すると、T3 のワークロードが増加し、A2 のルーティングされたアクションに対する T3 の品質が低下します。次に、A2 は T3 から離れるようにルーティングすることを学習し、T3 のワークロードを軽減します。これにより T3 の品質が向上し、A1 の重みがさらに増加します。この振動力学により、コンバージェンスが妨げられ、システム全体の配線品質が低下する可能性があります。
6.2 分散型コンセンサスプロトコル
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合意に向け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
標準の ADMM 収束条件 (各 J_i の凸性と ρ の適切な選択) の下では、コンセンサス プロトコルは大域問題の解、max_θ ∑_{i=1}^{N} J_i(θ) に収束します。収束率は目的値では O(1/k)、主残差 ‖θ_i - θ̄‖ では O(1/√k) です。実際には、15 回の通信ラウンド以内にコンセンサスの収束が観察され、その後、個々のエージェントのパラメータとコンセンサスの差は L2 ノルムで 0.01 未満になります。コンセンサスペナルティ ρ は、個別の専門化と全体的な調整の間のトレードオフを制御します。ρ が大きいほど、より迅速なコンセンサスが強制されますが、専門化が制限されます。一方、ρ が小さいほど、潜在的な調整失敗を犠牲にしてより多くの専門化が可能になります。
7. リアプノフ安定性分析
7.1 安定性の要件
コンバージェンスは、適応プロセスが最終的に最適なポリシーに到達することを保証しますが、適応プロセス中にシステムが安全であることは保証しません。 23 サイクル後には最適な状態に収束しますが、サイクル 5 ～ 10 の間に壊滅的に貧弱なルーティングが生成されるルーティング システムは、企業ガバナンスでは受け入れられません。したがって、安定性が必要です。適応プロセスは、収束時だけでなく、常に許容可能なルーティング品質の境界領域内に留まらなければなりません。
7.2 リアプノフ関数の構築
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 安定性定理
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、パラメータの軌道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
安定性定理は、初期パラメータ θ_0 が、ある c > 0 に対してサブレベル集合 S_c = {θ : V(θ) ≤ c} 内にある場合、パラメータは適応プロセス全体を通じて (予想通り) S_c 内に留まるということを意味します。安全な適応領域を S_{safe} = {θ : J(θ) ≥ J_min} として定義します。ここで、J_min は許容可能な最小配線品質です。サブレベルセット {V(θ) ≤ V(θ_0)} ⊆ S_{safe} となるような初期パラメータを選択することで、適応によって配線品質が最小許容レベルを下回らないことが保証されます。実際には、J_min を静的ルーティング品質の 90% として計算し、静的ポリシーに近いパラメータを初期化して、安全な適応領域が収束軌道を含むのに十分な大きさであることを確認します。
8. 実験結果
8.1 導入構成
私たちは、金融サービス (5 つの展開、378 のエージェント)、ヘルスケア (3 つの展開、215 のエージェント)、製造 (4 つの展開、256 のエージェント)、および政府 (2 つの展開、134 のエージェント) にわたる 14 の実稼働 MARIA OS 展開にわたって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。各展開は、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 日間実行されました。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
平均配線品質 J(θ) は 0.67 (静的ベースライン) から 0.86 (収束適応型配線) に改善され、相対的に 27.8% 改善されました。改善の軌跡は 3 つの異なるフェーズを示しました。サイクル 1 ～ 8 の急速な初期改善 (品質は 0.78 に達します)、サイクル 9 ～ 18 の緩やかな改善 (品質は 0.83 に達します)、サイクル 19 ～ 23 の微調整 (品質は 0.86 に達し、安定化しています)。規制上の専門知識要件の非常に動的な性質により、金融サービスが最大の改善 (32.1%) を示しました。ヘルスケアは 24.3%、製造業は 26.7%、政府は 22.9% の改善を示しました。この改善は、各展開におけるアクション タイプの多様性と強く相関しています。より多様なアクション ポートフォリオは、適応のためのより豊富なフィードバック シグナルを提供します。
8.3 探査効率
トンプソンのサンプリング探索効率は、パラメータ更新のための実用的な情報を提供する探索的ルーティング決定 (サンプリングされたルートがエクスプロイトに最適なルートと異なる決定) の割合として測定されました。すべての展開全体で、探索ルートの 94.3% で、重要なパラメーター更新 (勾配ノルム > 0.001) をもたらす高品質の信号が生成されました。残りの 5.7% の探索は、ルートの品質が現在の最適値に近すぎるか、フィードバックが遅すぎて役に立たなかったため、有益ではありませんでした。リスク制限付きトンプソン サンプリングにより、しきい値以下の探索が配線決定の 2.1% に制限され、許容誤差の 5% (δ = 0.05) を大幅に下回りました。探索ルートでは重大な障害 (品質が 0.3 未満として定義) が発生せず、リスク境界メカニズムが検証されました。
8.4 安定性と収束性
すべての展開でリアプノフの安定性違反は観察されませんでした。パラメータの軌跡は、適応プロセス全体を通じて安全な適応領域内に留まり、適応中の最小ルーティング品質は 0.62 (金融サービス展開のサイクル 3 中に発生) で、J_min = 0.60 (静的ベースライン 0.67 の 90%) を超えていました。収束は平均 23 回の適応サイクルで達成され、展開全体での標準偏差は 4.7 サイクルでした。最も早い収束は 14 サイクル (比較的同種のアクション タイプを持つ政府による展開) で、最も遅いものは 34 サイクル (高度なアクションの多様性と複雑な規制制約を持つ金融サービスの展開) でした。マルチエージェント調整のコンセンサス プロトコルは、平均 12 回の通信ラウンド以内に収束し、18 ラウンドを超える展開は必要ありませんでした。
9. アブレーションの研究と分析
9.1 フィードバック遅延の影響
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、14 展開中 4 展開で各エージェントが独自に生成し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、平均値付近で ±0.08 変動します。影響を受ける展開は、エージェント間でターゲットの共有が最も高度であった展開であり、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
再帰的適応は、アクション ルーティングを静的な構成の問題から、自身の決定の結果を観察することで継続的に改善する動的な学習システムに変換します。この論文で紹介されている正式なフレームワークは、エンタープライズ AI ガバナンスで適応ルーティングを実行可能にする 3 つの重要な保証を提供します。それは、収束 (ルーティング ポリシーが、標準的な確率近似条件の下で、ルーティング品質の局所的最適値に収束する)、安定性 (適応プロセスは、リアプノフ分析によって証明された、収束全体を通じて許容可能なルーティング品質の境界領域内に留まる)、および調整 (マルチエージェントの適応が、分散を介して調整された平衡に収束する) です。コンセンサスを確立し、振動的な衝突を防ぎます）。
実験結果は、これらの理論上の保証が実際的な利点につながることを示しています。静的ベースラインと比較して配線品質が 27.8% 向上し、23 適応サイクル以内で収束し、180 万件の適応配線決定全体で安定性違反がゼロになりました。トンプソン サンプリングは、探索ルーティングの品質に対する厳格なリスク制限を維持しながら、94.3% の探索効率を実現します。コンセンサス プロトコルは、すべての展開においてマルチエージェントの適応を首尾よく調整し、独立した適応下で発生する振動ダイナミクスを防ぎます。
MARIA OS とエンタープライズ AI ガバナンスへの影響は重大です。アダプティブ ルーティングにより、システムは手動で再構成することなくエージェントの機能、ワークロード パターン、ドメイン要件の変化を追跡できるため、ガバナンス オペレーターの管理負担が軽減され、動的な環境での意思決定の品質が向上します。正式なコンバージェンスと安定性の保証は、ルーティングの品質がコンプライアンスと患者の安全に直接影響する規制産業での展開に必要な保証を提供します。将来の作業では、このフレームワークを、最適なルーティング ポリシーが時間の経過とともに変化し、適応プロセスが固定点に収束するのではなく移動ターゲットを追跡する必要がある非定常環境や、悪意のあるエージェントが戦略的結果レポートを通じて適応プロセスを操作しようとする可能性のある敵対的な環境に拡張する予定です。