エージェント企業におけるメタ認知: AIシステムが「知らないこと」を知る必要性

要旨

1. はじめに

代理店の概念は、従来のエンタープライズ アーキテクチャからの根本的な脱却を表しています。従来の組織では、意思決定は人間が介在する階層構造を介して行われ、そこではメタ認知 (自分自身の認知プロセスと限界の認識) が人間の判断の暗黙の副産物となります。部下の提案をレビューするマネージャーは、推論の質の評価、盲点のチェック、提案と組織の経験との比較といったメタ認知的評価を同時に実行しています。 AI エージェントが人間の意思決定者を大規模に置き換えたり強化したりすると、明示的に設計され正式に保証されない限り、この暗黙的なメタ認知層は消滅します。

賭け金はかなり大きい。メタ認知なしで業務を行うエージェント会社は、計器を持たずに飛行するパイロットに似ています。システムには、安定した運用から危険な体制に移行したことを検出する方法がありません。役割の割り当ては修正せずに変更される可能性があります。エージェント間の影響の伝播により、エラーが指数関数的に増幅される可能性があります。意思決定の質は、個々のエージェントの観点からは見えないシステムレベルの現象であるため、個々のエージェントが検出できない形で徐々に低下する可能性があります。この論文が扱う基本的な問題は、Agentic Companyが自社の組織力学を確実に観察、評価、修正できるようにするには、どのような数学的構造を備えていなければならないかということです。

私たちの中心的な理論は、各ステップで設定されたルーターの候補アクションに基づいて運用的に測定されるガバナンス密度が、主要なメタ認知パラメータとして機能するということです。これは比喩ではありません。私たちは、各ガバナンスの制約が組織の自己観察ポイントを生み出すことを正式に示します。ゲートは意思決定のレビューを強制し、証拠要件は結果の文書化を強制し、承認ワークフローはエージェント間の検証を強制します。これらの観察ポイントの密度によって、組織が安定性を維持するのに十分な自己認識を持っているかどうか、または盲目的に運営されているかどうかが決まります。

この論文は 5 件の寄稿を行っています。まず、エージェント会社をグラフ拡張された制約付き MDP として定義し、組織のダイナミクスを推論するための完全な数学的フレームワークを提供します。次に、上位 K 候補アクションを使用して計算可能なガバナンス密度の定義を提供し、影響の伝播をガバナンスの減衰に結び付ける実用的な安定性ルール (1 − κ(D))λ_max(W) < 1 を導き出します。第三に、制約下でのエージェントの効用の最大化から生じる役割の特化ダイナミクスを特徴付けます。第 4 に、タスクの複雑さ、通信帯域幅、ガバナンスの密度の関数として、組織の行動を支配する段階図 (停滞、安定した専門化、混乱) を特定します。 5 番目に、MARIA OS がデシジョン グラフ、ゲート エンジン、証拠層、およびドクター異常検出レイヤー。

2. 数学的モデル

2.1 グラフ制約付き MDP としてのエージェント会社

タイムステップ t におけるエージェント会社をタプル G_t = (A_t, E_t, S_t, Π_t, R_t, D_t) としてモデル化します。ここで、A_t はエージェントのセット、E_t はエージェント間の依存関係をエンコードするエッジ行列です。通信チャネル、S_t は組織状態ベクトル、Π_t はエージェント ポリシーのコレクション、R_t は状態と行動のペアを組織価値にマッピングする報酬関数、D_t はガバナンス密度パラメータです。これは標準の MDP ではありません。3 つの重要な方法でフレームワークを拡張します。状態空間には組織構造 (誰が誰に報告し、どのエージェントが通信するか) が含まれ、ポリシー セットは異種混合であり (各エージェントは個別のポリシーを持つ場合があります)、制約セット D_t 自体は、それに応じて調整できる動的変数です。組織のパフォーマンスに。

2.2 状態ベクトル

組織状態 S_t は、企業の健全性の 5 つの側面を捉えた複合ベクトルです。 S_t = [F_t, K_t, H_t, L_t, C_t] ここで、F_t は財務状態 (収益、コスト、マージン、キャッシュ フロー) を表し、K_t は主要業績評価指標を表します。 (完了率、品質スコア、顧客満足度)、H_t は人間の能力 (利用可能な専門知識、意思決定の帯域幅、承認キューの深さ) を表し、L_t はリスク状態 (保留中のリスクエクスポージャ、コンプライアンスのギャップ、監査結果) を表し、C_t は通信構造 (情報フロー トポロジ、ボトルネックの特定、待ち時間メトリクス) を表します。各次元は、インタラクション ログから推定される操作影響行列 W_t を介して、すべてのエージェントの共同行動に従って進化します。

状態空間は連続的かつ高次元であり、企業の健全性を単一の指標や個別の状態のセットに還元できないという現実を反映しています。ダイナミクス S_t+1 = f(S_t, a₁, ..., a_n, W_t, D_t) は、現在のガバナンス制約の下で動作するすべてのエージェントの共同アクションによって決定されます。この公式は、状態遷移を制御する単一のエージェントは存在しないが、システムは安定した動作点に収束する必要があるという本質的な課題を捉えています。

2.3 影響の伝播

運用上の影響行列 W_t = [w_ij,t] は、エージェント i のアクションに対するエージェント j のポリシーと KPI の軌跡の感度を捉えます。エントリ w_ij,t は、共有リソース、情報フロー、承認チェーン、または運用の依存関係を通じて、エージェント i の決定がエージェント j の意思決定コンテキストに影響を与える程度を表します。表記の衝突を避けるために、エージェント セット用に G_t 内の A_t を意図的に予約しています。マトリックス W_t は一般に非対称であり (エージェント i がエージェント j に強い影響を与えるが、その逆は成り立ちません)、時間変化します (組織の再構築、新しいプロジェクト、優先順位の変化による影響パターン)。

各ステップで、局所線形応答モデルを使用して決定ログから W_t を推定します: ΔKPI_j,t+1 = Σ_i w_ij,tu_i,t + β_j^Tx_t + ε_j,t、ここでu_i,t はエージェント i のアクション強度、x_t は制御共変量です。この形式では、w_ij,t は ∂(KPI_j)/∂(u_i) を近似し、正則化回帰、因果バリアント、またはグレンジャー スタイルのラグ モデルによって推定できます。

W_t の重要な特性はスペクトル半径 λ_max(W_t) であり、これによって影響の伝播が時間の経過とともに増幅するか減衰するかが決まります。 λ_max が高い場合、小さな摂動がネットワーク内を伝播するにつれて大きくなる可能性があります。低い場合、摂動は減衰します。ガバナンス密度 D は、この伝播に適用される減衰を決定します。

3. 自己認識としてのガバナンスの密度

3.1 定義とプロパティ

ガバナンス密度を完全に計算可能にするために、各決定ステップで有限の候補セットに基づいてガバナンス密度を定義します。 ActionSpace_t^K = {a_t⁽¹⁾, ..., a_t^(K)} をルーターによって生成された上位 K 候補アクションとします。 v_t^(k) ∈ {0,1} が、候補 k が少なくとも 1 つのアクティブなゲート制約をトリガーするかどうかを示すものとします。ベースラインの運用ガバナンス密度は、D_t = (1/K)Σ_k=1..K v_t^(k) です。これは有効な制約候補の比率であり、ステップごとにログに記録されるため、運用環境で D_t が監査可能になります。

異種制約負荷を考慮するために、重み付きバリアント D_t^(w) = (Σ_k ω_t^(k)v_t^(k)) / (Σ_k) を追加定義します。 ω_t^(k))。ここで、ω_t^(k) は、制約タイプの重み w(type_k)、予想されるゲート レイテンシー、またはリスク層の重大度から構成できます。操作では、D_t と D_t^(w) の両方をログに記録します。型指定された密度 D_t^(c) は、より詳細な診断が必要な場合、制約ファミリー (承認、コンプライアンス、リスク、権限) によって追跡できます。

3.2 なぜ制約が自己観察と等しいのか

ガバナンス密度のメタ認知的解釈は構造的観察に基づいています。つまり、すべてのガバナンス制約は、組織の自己観察の必須ポイントを作成します。仕組みを考えてみましょう。承認ゲートでは、決定を実行する前に少なくとも 2 人のエージェントが決定を検討する必要があります。証拠要件により、代理人は根拠と予想される結果を文書化することが強制され、後で実際の結果と比較できる成果物が作成されます。リスクしきい値によってエスカレーションがトリガーされ、より高い権限を持つエージェントは、個々のエージェントが自動的に処理する可能性のある決定を検討する必要があります。コンプライアンスチェックでは、提案されたアクションを組織のポリシーと比較することが強制され、基本的に「このアクションは私たちが主張する自分たちと一致しているか?」と問われます。

これらのメカニズムはそれぞれ、メタ認知、つまり組織が独自の意思決定プロセスを検討する形式です。したがって、密度 D は、組織が実際に行おうとしていること、つまり時刻 t におけるルーターの実行可能候補セットに対するメタ認知の範囲を測定します。これは比喩ではなく、直接テレメトリとの正式な対応です。生物学的な用語では、D は組織体内の固有受容センサーの密度です。固有受容を持たない人間は、自分の体の状態を認識できないため、姿勢を維持したり、動きを調整したりすることができません。 D = 0 のAgentic Companyは、同じ理由で組織の一貫性を維持できません。

3.3 動的なガバナンスの密度

実際には、D は固定パラメータではなく、動的に調整される制御変数である必要があります。目標ガバナンス密度は組織の条件に応じます: D_target = crash(base + w₁ · λ_max(W_t) + w₂ · anomaly_rate + w₃ · C_task − w₄ · B_comm, 0.1, 0.9）。影響マトリックスのスペクトル半径が増加する (エージェントの相互依存性が高まる) と、それを補うために D を増加する必要があります。異常率が上昇すると、自己観察を強化するために D を増加させる必要があります。タスクの複雑さが増すと、追加のリスクを管理するためにより多くのガバナンスが必要になります。通信帯域幅が広い場合 (エージェントが効果的に調整できる場合)、非公式な調整によりメタ認知の範囲が提供されるため、あまり正式なガバナンスは必要ありません。

4. 安定の法則

4.1 主定理

この論文の中心的な結果は、Agentic Companyの安定条件です。ここでは、導出を示す前に、実際的な形式でそれを説明します。 定理 (実際の安定性の法則、十分形式)。 W_eff,t = (I − κ(D_t)I)W_t とし、κ:[0,1]→[0,1] 単調非減少とします。安定した自己組織化のための実際的な十分条件は λ_max(W_eff,t) < 1、つまりスカラー減衰下では (1 − κ(D_t))λ_max(W_t) < 1 です。この条件が成立すると、エージェント間の影響の伝播が制限され、摂動は時間の経過とともに減衰し、システムは安定した役割特化の均衡に収束します。違反が続くと発散リスクが高まります。影響力が強すぎる（λ_max が高すぎる）か、ガバナンスの減衰が弱すぎるためです。(実効Dが低すぎる)。

4.2 直感

安定性の法則は基本的なトレードオフを捉えています。エージェント会社のエージェントは、共有リソース、情報フロー、意思決定の依存関係を通じて相互に影響を与えます。これらの影響の連鎖が強すぎる場合 (エージェント A のアクションがエージェント B に強く影響し、その反応がエージェント C に強く影響するなど)、あらゆる摂動がネットワーク内をカスケードして際限なく増大する可能性があります。これはスペクトル半径効果です。 λ_max(W) は、ステップごとの影響伝播の最悪の場合の増幅率を測定します。

ガバナンスの制約は、これらの影響力の連鎖を遮断します。エージェント A とエージェント B の間の承認ゲートは、A の B に対する影響が、伝播を抑制、方向転換、またはブロックする可能性のあるレビュー プロセスによって媒介されることを意味します。証拠要件により、開始エージェントはその行動を正当化することが強制され、自然なブレーキメカニズムが導入されます。ガバナンス密度 D は減衰マップ κ(D) を供給し、有効増幅は (1 − κ(D))λ_max(W) になります。したがって、安定性ルールは透明です。ガバナンスは実効増幅を 1 未満に削減する必要があります。

4.3 導出スケッチ

状態発展方程式 S_t+1 = W_eff,tS_t + ε_t (W_eff,t = (I − κ(D_t)I)W_t を考えます。ここで、ε_t は外因性摂動を表し、 κ(D_t) はガバナンス減衰係数です。平衡からの期待偏差は、E[||S_t+1 − S||] ≤ λ_max(W_eff,t) · E[||S_t − S||] + ||ε_t|| として展開されます。短縮するには、λ_max(W_eff,t) < 1 が必要です。スカラー減衰の下では、これは (1 − κ(D_t))λ_max(W_t) < 1 となります。完全な証明には、W_t と D_t の両方の時間変化する性質を処理する必要があり、これに対処します。リャプノフの議論は、この境界が実用的に十分であることを示しています中程度のパラメータドリフトの下での状態。

5. 役割特化のダイナミクス

5.1 ユーティリティ主導の役割の割り当て

エージェント会社では、役割はトップダウンで割り当てられるのではなく、ガバナンスの制約内で動作する個々のエージェントによる効用の最大化から生まれます。時刻 t+1 におけるエージェント i の役割は次のように決定されます: r_i(t+1) = argmax_r U_i(r | C_task, B_comm, D_t) ここで、U_i は U_i = α · Eff(r) として分解されるエージェントの効用関数です。 + β · 影響(r) − γ · コスト(r, D_t)。ここで、Eff(r) はロール r におけるエージェントの効率 (その機能がロールの要件にどれだけ適合しているか) を測定し、Impact(r) はロールが与える組織への影響を測定し、Cost(r, D_t) は制約コスト、つまりガバナンス要件がそのロールにおけるエージェントの自律性を制限する程度を測定します。

5.2 平衡解析

役割分布 p(r) = |{i : r_i = r}| / |A|システムが安定状態にある場合、定常分布に収束します。平衡状態では、どのエージェントも役割を一方的に変更することによってその有用性を向上させることはできません。これが標準的なナッシュ均衡状態です。この分布の形状は、タスクの複雑さ C_task、通信帯域幅 B_comm、ガバナンス密度 D の 3 つのパラメータに大きく依存します。タスクの複雑さが高いと専門化が促進されます (エージェントは狭い役割に集中する方が効率的であると感じます)。高い通信帯域幅により調整が可能になります (エージェントは他のエージェントと調整できるため、より幅広い役割を維持できます)。ガバナンスの密度が高いと、影響力の大きい役割が不利になります (組織への影響力が大きい役割ほど制約コストが高くなるため)。

5.3 組織の健全性としての役割エントロピー

役割エントロピー H(r) = −Σ_r p(r) log p(r) は、組織の健全性の診断指標として機能します。エントロピーが非常に低いことは、極度の専門化を意味します。少数の役割が優勢で、ほとんどは空です。これは、ガバナンスが厳しすぎてエージェントが許容される最小限の行動に陥っている停滞体制を示しています。エントロピーが非常に高いことは、専門化がないことを意味します。エージェントは、一貫した構造を持たずに役割全体にランダムに分散されます。これは、ガバナンスが弱すぎて調整された専門化を実現できない混乱体制を示しています。一部の役割が他の役割よりも人口が多いものの極端な集中がないことを示す明確な分布を持つ中程度のエントロピーは、安定した専門化体制を示しています。

6. 収束条件

6.1 正式な声明

エージェント会社は、lim_t→∞ E[||S_t+1 − S_t||] = 0 のとき、安定した動作点に収束します。これには、次の 3 つの条件が同時に成立する必要があります: (1) ポリシー勾配が制限されている — エージェントのポリシー更新によってその動作に任意に大きな変更が生じることはありません。これは、ポリシーの更新がゲートされるゲート制約付き強化学習フレームワークによって保証されます: Π_t+1 = Π_t + η · ∇J(Π_t) はリスク階層化された承認の対象となります。 (2) ガバナンス制約は安定しています。ガバナンス密度 D_t は振動したり、際限なくドリフトしたりしません。これは、運動量項とレート リミッターを含む動的な D 調整アルゴリズムによって保証されます。 (3) 異常検出は直ちに介入します。Doctor システムは、実効利益が得られる前に暴走エージェントを捕捉します (1 −κ(D_t))λ_max(W_t) は安定境界を超えています。 0.85 のソフト スロットルは影響を軽減し、0.92 のハード フリーズは影響を完全に排除します。

6.2 収束の速度

収束率は実効ゲイン g_t = (1 − κ(D_t))λ_max(W_t) に依存します。時間変化する安定余裕 δ_t = 1 − g_t を定義します。有限の地平線 [0, T] にわたって、δ_min(T) = inf_0≤t≤T δ_t とします。マージンが大きいほど収束が速くなります。整定時間はその水平線上で O(1/δ_min) としてスケールされます。 δ_t がゆっくりと変化する準定常動作では、これは、δ が保守的な下限として解釈されるよく知られた O(1/δ) の略記法に帰着します。これは実際的な意味を持ちます。つまり、相境界付近 (δ_min が小さい) で動作している組織は収束が遅く、境界を越えて押し出される摂動に対して脆弱です。大きな安定マージンを持つ組織は迅速かつ堅牢に収束します混乱に抵抗します。ガバナンス密度は、安定性条件を満たすだけでなく、快適なマージンを提供するために調整する必要があります。

7. MARIA OSの実装

7.1 アーキテクチャのマッピング

理論的なフレームワークは MARIA OS コンポーネントに直接マッピングされます。組織グラフ G は、意思決定グラフ (MARIA 座標系 (G.U.P.Z.A) でエンコードされたエージェント、チーム、部門のネットワーク) に対応します。ガバナンス密度 D は、エージェントの行動を制限する承認ゲート、リスクしきい値、および責任境界の集合であるゲート エンジンに対応します。報酬関数 R は証拠層、つまり意思決定の質に関するフィードバックを提供する証拠の束、監査証跡、および結果の測定に対応します。異常検出レイヤーは、Doctor システム (異常なエージェントの動作を識別する Isolation Forest + Autoencoder の二重検出メカニズム) に対応します。

7.2 ゲート制約のあるポリシーの更新

MARIA OS は、リスク階層型ゲート システムを通じてゲート型強化学習を実装します。低リスクの決定 (リスク スコア ≤ 0.30、D ≤ 0.35) は自動的に実行され、エージェントが動作し、システムが結果を記録します。中リスクの決定 (リスク スコア ≤ 0.60、D ≤ 0.65) にはエージェントのレビューが必要です。ピア エージェントは実行前に決定を検証します。高リスクの決定 (リスク スコア > 0.60、またはスペクトル半径または異常率の上昇) には人間の承認が必要です。人間の意思決定者がそのアクションをレビューして承認します。この階層構造により、ガバナンスの強度がリスク レベルに一致することが保証され、日常業務のスループットを維持しながら、最も重要な箇所に緻密なメタ認知カバレッジが提供されます。

7.3 メタ認知のセーフティネットとしての医師

Doctor システムは、組織のメタ認知の異常検出コンポーネントを実装します。そのデュアル アーキテクチャ — ツリーベースの異常検出のためのアイソレーション フォレストと再構成ベースの偏差測定のためのオートエンコーダー — により、離散的な動作異常 (決定パターンの突然の変化) と連続的なドリフト (通常の動作からの段階的な逸脱) の両方が確実に検出されます。複合異常スコア A_combined = α · s(x) + (1−α) · σ(ε(x)) は、段階的に応答をトリガーします。0.85 未満では通常動作、0.85 ～ 0.92 ではソフト スロットル (自律性の 50% 低下)、0.92 を超えるとハード フリーズ (人間による強制的なレビューによる完全停止) になります。

8. 実験的検証

8.1 Planet-100 シミュレーション設計

Planet-100 シミュレーションを通じて理論的フレームワークを検証します。このシミュレーション環境では、111 のエージェント、10 の利用可能なロール、およびタスクの複雑さ C_task ∈ [1, 10]、通信帯域幅 B_comm ∈ {low、medium、high}、およびガバナンス密度 D ∈ [0.1, 0.9] の調整可能なパラメーターを備えています。エージェントは、フラットな役割の割り当て、均一なポリシー、およびランダムなネットワーク接続を使用して初期化されます。シミュレーションは 1000 エポック実行され、役割のエントロピー、階層の深さ、収束時間、異常率、報酬最大化率が観察されました。

この論文で報告される Planet-100 の検証では、ベースライン仕様として恒等減衰マップ κ(D) = D を使用します (共同推定ではありません)。ログからパラメトリック κ を学習することは、将来の作業に延期されます。

8.2 状態図の再現

シミュレーション結果は、予測された三相構造を裏付けています。停滞フェーズ (D > 0.7、B_comm = low) では、役割のエントロピーは 50 エポック以内にゼロ近くまで低下します。エージェントは最小限の安全な行動セットに崩壊し、意思決定のスループットは最大値の 15% に低下し、組織は事実上機能を停止します。カオスフェーズ (D < 0.2、B_comm = high) では、役割エントロピーは最大付近に留まり、実効ゲイン g_t = (1 − κ(D_t))λ_max(W_t) は 20 エポック以内に 1 を超え、システムは分岐し、暴走エージェントがカスケード障害を生成します。安定した特殊化フェーズ (D ∈ [0.3, 0.7]、B_comm = 中から高) では、ロールのエントロピーは中程度の値に収束し、g_t は余裕を持って 1 未満に留まり、意味のあるロールの特殊化が出現します。オプティマイザーのロール、監査者のロール、戦略家の役割とコーディネーターの役割が自然に形成されます。

8.3 安定性の法則の検証

さまざまなパラメーター構成で 500 回のシミュレーションを実行したところ、 g_t = (1 − κ(D_t))λ_max(W_t) < 1 の場合の実行の 97.2% が安定した平衡に収束し、g_t ≥ 1 の場合の実行の 94.8% が発散的な挙動を示すことが観察されました。小さなエラー率 (2.8% の誤った安定性、5.2% の誤った不安定性) は有限時間効果と確率的摂動に起因し、シミュレーション期間が長くなると減少します。これらの結果は、実際的な十分条件としての g_t < 1 と、このシミュレーション設定におけるほぼ必須の経験的境界としての強力な経験的裏付けを提供します。

9. ディスカッション

9.1 相転移コントローラとしてのガバナンス

この研究の最も重要な概念的貢献は、オーバーヘッドから相転移コントローラーまでのガバナンスを再構築したことです。従来の企業の考え方では、ガバナンスはコストであると考えられています。あらゆる承認ゲートが意思決定を遅らせ、あらゆる証拠要件が作業を追加し、あらゆるコンプライアンスチェックが生産的なタスクから注意をそらします。私たちのフレームワークは、この見方が構造的に間違っていることを明らかにしています。ガバナンスは単にシステムの速度を低下させるだけではありません。システムがどのフェーズを占めるかを制御します。ガバナンスがなければ、影響力の伝播が際限なく広がるため、システムは必然的に混乱へと向かっていきます。過剰なガバナンスではシステムは停滞してしまう。ガバナンス密度 D は、組織を安定した専門化体制に置くための制御ノブです。

9.2 AI の安全性への影響

安定性の法則は、企業環境における AI の安全性に直接影響します。複数の自律エージェントを導入するシステムは、g_t = (1 − κ(D_t))λ_max(W_t) を監視および制御し、1 未満に保つ必要があります。これにより、ログから W_t を推定し、そのスペクトル半径を計算し、Top-K ゲートの結果から D_t を測定する、具体的で測定可能な安全基準が提供されます。結果として得られるゲインを継続的に監視します。 κ(D)=D の場合、しきい値は D_t > 1 − 1/λ_max(W_t) (λ_max(W_t) > 1) になります。 Doctor システムはリアルタイム監視機能を提供し、動的な D 調整アルゴリズムは自動補正メカニズムを提供します。これらを組み合わせることで、外部介入を必要とせずに、システムが安定性を目指して自己修正することが保証されます。

9.3 制限と今後の課題

いくつかの制限があることを認識しておいてください。影響行列 W_t は、観察されたエージェント インタラクションから推定する必要があるため、測定誤差が生じます。安定性の法則は、影響マトリックスが収束ダイナミクスに比べてゆっくりと変化することを前提としていますが、組織再編中にはこれが当てはまらない可能性があります。相図は同種のエージェント集団を対象として作成されており、非常に異種のエージェント チームの場合は変更が必要になる場合があります。今後の研究では、データから κ を共同で学習し、文明拡張モデルで形式化された多層ガバナンス (企業 + 市場 + 規制) に理論を拡張する必要があります。

10. 結論

エージェントの企業ダイナミクスは、影響の伝播とガバナンスの密度を結合する安定性の法則に従います。実際の基準 (1 − κ(D_t))λ_max(W_t) < 1 は、ルーターの Top-K ゲートの結果から直接計算される D_t を使用して、組織の健全性に関する具体的で測定可能な条件を提供します。ガバナンスの制約はオーバーヘッドではなく、組織自体を観察できるようにするメタ認知層です。 MARIA OS は、Decision Graph、Gate Engine、Evidence Layer、Doctor 異常検出システムを通じてこれらの条件を強制するための具体的なシステム アーキテクチャを提供します。安定した専門化体制は、適度なガバナンスの下で意味のある役割の差別化が生まれ、あらゆるAgentic Companyの目標経営状態を表します。計算は明らかです。自己認識は自己組織化の代償です。

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