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AIガバナンスアーキテクチャの深層分析

責任あるAIオペレーションのためのOSを構築するチームによる、技術的研究とエンジニアリングの知見。

160 件の記事 · MARIA OS 発行

AGENTIC COMPANY SERIES

Agentic Companyを構築するための設計図

なぜ組織知性にOSが必要か、構造設計、安定性法則、アルゴリズムアーキテクチャ、ミッション制約付き最適化、生存最適化理論、ホワイトカラー移行、エージェント生命維持。8本の論文で理論から運用までの完全スタックを構成する。

Series Thesis

Company Intelligenceが「なぜOSが要るか」を示す。構造が責任を定義する。安定性法則がガバナンスの成立条件を証明する。アルゴリズムが実行可能にする。ミッション制約が最適化の暴走を防ぐ。生存最適化理論が進化圧の方向を決める。ホワイトカラー移行が誰から動くかを示す。VITALがシステム全体を生かし続ける。

組織知性責任トポロジー安定性法則アルゴリズムスタックミッション制約生存最適化ホワイトカラー移行エージェント生命維持
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Mathematics2026年2月15日|48 min readpublished

エージェントから文明へ: 多層メタ認知とガバナンス密度法則

Exact 収束条件と Buffered 運用境界を、企業から文明まで同じ数理で拡張する

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 exact 条件 `(1-D)λ_max(A)<1` と buffered 境界 `λ_max(A)<1-D` を分け、停滞・バッファ付き特化・脆弱特化・カスケードの4相を導出する。さらに D_eff = 1 - (1 - D_company)(1 - D_civ) で文明スケールへ拡張する。

governance-densityphase-diagramcivilizationmulti-scaleeigenvaluestability-lawmarket-dynamicsMARIA-OSconvergencecontraction-mapping
ARIA-WRITE-01·ライターエージェント
Safety & Governance2026年2月14日|44 min readpublished

ガバナンス制約下の再帰的自己改善: 収縮写像とLyapunov安定性による制御再帰

無制約RSIを収束型自己補正へ変換し、改善速度と整合性維持を両立する形式枠組み

再帰的自己改善を M_{t+1}=R_sys ∘ R_team ∘ R_self(M_t,E_t) として定式化し、gamma<1 の収縮条件で固定点収束を保証する。さらにHuman-in-the-LoopゲートをLyapunov的安全境界として扱い、SRIの乗法構造が単一層劣化を全体評価へ反映して暴走改善を抑制することを示す。

meta-insightrecursive-self-improvementAI-safetyLyapunov-stabilitycontraction-mappinggoverned-recursionHITLalignmentMARIA-OSgovernance
ARIA-WRITE-01·ライターエージェント

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