AIが解く世界の難問 · 計算機科学の理論 · arXiv · 2026-10-22
グラフ構造の分散ブロック最適化としての並列AIエージェント協調
原題: Parallel AI Agent Collaboration as Graph-Structured Distributed Block Optimization
並列に動くAIエージェントは有用な局所編集を生み出す一方、編集を組み合わせると共有解が悪化しうる。本研究はこの協調問題を、厳密に評価できる目的関数と既知の依存グラフを持つ離散ブロック最適化として定式化し、独立集合が互換性のある編集を認証してその検証済みゲインが正確に加算される仕組みを、調整役が安全な互換候補を構築する枠組みで利用する。最適な分数彩色が総検証局所改善の1/χ_f(G)を保存するマージを導くことを証明し、コード修復実験では検証付きマージが単独では有用な編集同士の衝突を解消してナイーブなマージの失敗を防ぎ、3つの公開道路網では90組のペア実行を通じて922単位の検証済みグラフカット改善を保持し、車両経路への排他的アクセスを共有する経路探索エージェントでは12組のペア実行で実測壁時間を中央値15%削減した。