エージェント型ワークフローにおける説明可能なモデルルーティング
arXiv cs.AI / 2026/4/7
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要点
- 本論文では、トレードオフを隠さずに品質とコストのバランスを取る、エージェント型ワークフロー向けの説明可能なモデルルーティングのためのフレームワーク「Topaz」を提案する。
- Topazは、スキルベースのプロファイリングを用いて、多様なベンチマークから粒度の細かい能力プロファイルを構築することで、「本質的に解釈可能」なルーティングを追加する。
- それは、完全に追跡可能で、予算ベースの多目的最適化を用いることで、各ルーティング判断においてスキル適合スコアとコストがどのように重み付けされたかを開発者が確認できるようにする。
- 開発者向けの自然言語による説明が、ルーティングのトレースを監査に適した根拠へと変換し、コストと品質のトレードオフを反復的に調整できるようにする。
- 本研究は、既存のルーティングシステムが抱える重要なギャップに焦点を当てており、透明な意思決定によって、予算に駆動された潜在的な失敗と、知的な効率性を切り分ける。
