マルチエージェントAIシステムにおける閉ループ強制のためのガバナンス対応エージェントテレメトリー
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研究チームが、マルチエージェントAIシステム向けの「ガバナンス対応エージェントテレメトリー（GAAT）」を提案。既存ツールは監視のみでリアルタイム強制ができず、ポリシー違反は事後検出だったが、GAATは参照アーキテクチャで閉ループ強制を実現する。
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エンタープライズ向けマルチエージェントAIシステムは、1時間あたり数千のエージェント間相互作用を生成しますが、既存の観測ツールはこれらの依存関係を取得するだけで、何らかの強制執行を行うものではありません。OpenTelemetryやLangfuseはテレメトリを収集しますが、ガバナンスを後段の分析対象と見なしており、リアルタイムでの強制執行の対象とはしていません。その結果、「観測はするが行動しない」というギャップが生じ、ポリシー違反は損害が発生してからでなければ検出されません。私たちは、マルチエージェントシステムにおけるテレメトリ収集と自動化されたポリシー執行の間のループを閉じる参照アーキテクチャである、ガバナンス対応エージェントテレメトリ（GAAT: Governance-Aware Agent Telemetry）を紹介します。
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Enterprise multi-agent AI systems produce thousands of inter-agent interactions per hour, yet existing observability tools capture these dependencies without enforcing anything. OpenTelemetry and Langfuse collect telemetry but treat governance as a downstream analytics concern, not a real-time enforcement target. The result is an “observe-but-do-not-act” gap where policy violations are detected only after damage is done. We present Governance-Aware Agent Telemetry (GAAT), a reference architecture that closes the loop between telemetry collection and automated policy enforcement for multi-agent…
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