Architecture2026年3月8日32 min read

ガバナンス負荷テスト:1000エージェント時代にガバナンスはどこで崩壊するか?

極限的なエージェント同時実行下における意思決定パイプライン、承認キュー、ゲート評価、競合検出のストレステストを通じたガバナンス崩壊点の特定と緩和アーキテクチャの提案

10エージェント向けに設計されたガバナンスアーキテクチャは、1000エージェントの同時実行に耐えられない。意思決定パイプラインのスループットは飽和し、承認キューは無限成長し、ゲート評価レイテンシはSLAを超過し、競合検出はO(n^2)のペアワイズ比較でインフラを圧倒する。本論文はAIガバナンスシステムの体系的な負荷テスト手法を提示し、MARIA OS意思決定パイプラインにおける正確な崩壊点を特定する。待ち行列理論(M/M/cおよびM/G/1モデル)によるガバナンスボトルネックのモデル化、4つの緩和戦略(階層的委譲、バッチ承認、予測的ゲーティング、ゾーンスコープ競合分割)の提案を行い、デフォルト構成での約340エージェントから最適化構成での12,000エージェントへのガバナンス容量拡張を実証する。10、100、1000、10000エージェントの4つのスケールポイントでのベンチマーク結果を報告する。

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Mathematics2026年2月12日22 min read

マルチエージェント品質収束モデル: 並列実行の境界侵害とマージ失敗の確率解析

品質低下を防ぐ鍵は、エージェント数ではなく境界契約と統合契約にある

並列化で増える境界衝突と統合失敗を成功確率モデルで記述し、収束条件を示す。明示的スコープ分離とゲート検証付きマージ契約が、スケール時の品質保持に必須であることを示す。

multi-agentquality-convergenceboundary-violationsmerge-failureprobabilityparallel-executionMARIA-OSscalability