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recursive-improvement
MARIA OSブログのrecursive-improvementタグに関連する3件の記事。ボンギンカンの判断OS、AIガバナンス、Agentic Company研究をテーマ別に参照しやすい技術記事アーカイブです。
判断OS / 決断インテリジェンスOS
組織の判断を実行可能な意思決定システムに変換するMARIA OS中核研究。
エージェント型企業アーキテクチャ
人間とエージェントの組織、委任境界、役割トポロジー、ガバナンス付き自律性に関する研究。
責任ゲートとAIガバナンス
AIエージェントの安全性、説明責任、フェイルクローズドゲート、監査可能性、HITL制御。
マルチエージェント数学
収束、安定性、ゲーム理論、グラフダイナミクス、マルチエージェント評価の形式モデル。
エビデンス、RAG、ナレッジガバナンス
エビデンスバンドル、検索アーキテクチャ、Graph RAG、ナレッジトラスト、監査可能な推論パイプライン。
Agentic R&Dと判断科学
研究運用、シミュレーションラボ、判断科学、再帰的改善、実験的AIガバナンス。
MARIA VITAL：Agent組織のための生命維持システム — Heartbeat監視から再帰的自己改善まで
なぜAgent組織には自律神経系が必要なのか、そして4層バイタル監視、行動健全性診断、自己修復オーケストレーション、障害→改善変換がAIエージェントの生存・健康・進化を維持する方法
AIエージェントを作るのは簡単だ。生かし続けるのが難しい。エージェントが少数を超えてスケールすると、問題は知能から運用に移る：Heartbeatが静かに停止し、処理キューが詰まり、記憶参照が劣化し、判断品質が低下し、障害が依存関係を通じて連鎖する。MARIA VITALは生物学的メタファー — 自律神経系 — をAgent組織に実装することでこれに対処する。本論文では生物学的自己監視の理論的基盤、4層アーキテクチャ、Health Scoreの定式化、シャドーエージェント検証による自己修復パイプライン、そしてObserve-Diagnose-Recover-Improveループを通じた生物学的恒常性との接続を報告する。
The Brain as a Recursive Self-Improving System
Predictive coding, dopamine learning, and the millisecond A/B test running inside your skull
The human brain continuously generates predictions, measures errors, and updates its own parameters — a recursive self-improvement loop that operates across timescales from milliseconds to decades. This article explores the neuroscience of predictive coding, dopamine reward prediction error, and synaptic plasticity as a blueprint for agent evolution.
完全版Action Router: MARIA OSでの理論・実装・スケーリング
Intent Parser / Action Resolver / Gate Controllerの3層構成と、再帰最適化・100+エージェント運用の実装指針
Action Router理論を実装へ落とし込む3層アーキテクチャを提示する。実行結果から方策を更新する再帰最適化ループをオンライン凸最適化として定式化し、座標ベース分割・階層キャッシュ・ゾーン内解決で高スループットを実現。Decision Pipelineとの積オートマトン統合により、整合した遷移制御を行う。