スキルから人材へ：現実の会社をモデルにした異種エージェントの組織化

arXiv cs.AI / 2026/4/27

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要点

本論文は、マルチエージェントが固定されたチーム構造、密結合の協調ロジック、セッションに縛られた学習によって制約されているのは、個々のエージェントの知識とは切り離された「組織化の層」が欠けているためだと主張しています。
OneManCompany（OMC）では、スキル、ツール、実行時設定をポータブルなエージェント同一性（「Talent」）としてまとめ、異種バックエンドを抽象化する型付きの組織インターフェースで連携を行います。
OMCには、コミュニティ主導の「Talent Market」を導入し、実行中に能力ギャップへ対応するためのオンデマンド採用と動的な組み替えを可能にしています。
組織の意思決定には、Explore-Execute-Review（E²R）の木探索ループを用い、計画・実行・評価を単一の階層ループとして統合し、終了性やデッドロック回避などの形式的保証を与えます。
PRDBenchでの実験では成功率84.67%を達成し、従来の最先端を15.48ポイント上回り、さらに領域横断の事例が汎用性を示しています。