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121 件の記事 · MARIA OS 発行
ガバナンス密度を組織的自己認識として捉え、スペクトル安定条件と企業メタ認知の数理基盤を示す
エージェント企業を制約付きグラフ拡張MDPとして定式化し、Top-K候補行動上で計測可能なガバナンス密度 D_t を導入する。減衰影響行列 W_eff,t = (1 - κ(D_t))W_t に対し (1 - κ(D_t))λ_max(W_t) < 1 という実用安定条件を導出。各制約が組織の自己観測点として機能することを示し、メタ認知をオーバーヘッドではなく安定自己組織化の制御パラメータとして位置付ける。
二重モデル異常検知、閾値設計、ゲート統合、リアルタイム安定性監視
DoctorはIsolation ForestとAutoencoderを組み合わせ、A_combined = α·s(x) + (1-α)·σ(ε(x)) で異常度を算出する。0.85でソフトスロットル、0.92でハードフリーズを適用し、Gate Engineと連動してガバナンス密度を動的調整する。さらに運用影響行列 A_t に対する λ_max(A_t) < 1 - D_t を監視し、連鎖障害を早期に抑制する。
組織スケールを横断するガバナンス密度の数理化と、相境界・文明拡張・収束条件の導出
ガバナンス密度を、個別エージェントから企業・文明まで通用する安定性パラメータとして定式化する。G_t = (A_t, E_t, S_t, Pi_t, R_t, D_t) を基礎に停滞・安定特化・カオスの相境界を導出し、D_eff = 1 - (1 - D_company)(1 - D_civ) で文明スケールへ拡張。収束条件と市場再評価モデルを通じ、周期ショックとガバナンス密度の相互作用を示す。
キーワード検出から行動レベル制御へ、ルーティングを分類問題からガバナンス実行制御へ再定義する
従来のルータは入力テキストをカテゴリ分類して振り分けるが、企業向けエージェント運用では不十分である。本稿は R:(Context×Intent×State)→Action を定義し、R:Input→Category を置き換える。Action RouterをGate Engineと統合することで、責任境界を実行前に強制できる。
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。
ルーティングとゲート制御の合成により、安全性不変量を構成的に満たす実装枠組み
RouterとGateを独立順次適用すると界面で失敗が生じる。本稿は複合演算子 G∘R を導入し、安全性制約下でのルーティング品質最適化を同時に扱う。Safety Preservation定理とラグランジュ最適化により、安全性不変量を維持しつつ実行可能集合内で最適割当を求める。
実行フィードバックで高品質方策へ収束しつつ、Lyapunov安定性を維持する自己改善ルーティング
固定ルール型ルーティングでは、能力変化や負荷変動に追従できない。本稿は実行結果を用いて θ_{t+1}=θ_t+η∇J(θ_t) で方策を更新する再帰適応を提案する。確率近似の下での収束性とLyapunov安定性を示し、Thompson samplingと多エージェント協調で探索と競合抑制を両立する。
個体キャリブレーションだけでは不十分である理由と、相互作用トポロジーが収束速度を支配する仕組みの形式解析
単体エージェントの信頼度整合だけでは、チーム判断の整合は保証されない。本稿は集団キャリブレーション誤差を独立指標として定義し、相互作用グラフ条件の下で収束条件を導出する。MARIA OSの9ゾーン・623エージェント検証で、トポロジー考慮型リフレクションにより誤差を41.7%低減した。
スコープ層化により自己参照を回避し、反省深さの整礎降下とGödel不完全性との接続を示す形式証明
「監視者を誰が監視するのか」という無限後退問題に対し、MARIA OSの階層メタ認知が有界ステップで停止することを示す。R_sys ∘ R_team ∘ R_self の合成に整礎順序を与え、Tarski-Knaster/Banachの結果と接続。スコープ境界設計により、無制約自己参照で生じるGödel型の限界を回避する。
知識・バイアス・キャリブレーションの連成を動力学として捉え、平衡・分岐境界・制御方策を導く
組織学習率OLRを設定値ではなく創発量として扱い、S(t)=(K(t),B(t),C(t)) の連成常微分方程式でモデル化する。平衡点と安定吸引子、学習/停滞の分岐境界、4領域相図を導出し、制御介入の設計に接続する。16導入・1,204エージェントの検証で、OLR軌道をR^2=0.91で予測し、停滞リスクを平均21日前に検知した。
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