要旨: マルチモーダル基盤モデルを企業のエコシステムに統合することは、根本的なソフトウェアアーキテクチャ上の課題である。アーキテクトは、相反する品質特性のバランスを取らなければならない。すなわち、視覚言語アクション（VLA）モデルの高いレイテンシと非決定性である。一方で、企業の制御ループに求められるのは、厳密な決定性とリアルタイム性能である。本研究では、視覚エージェントのためのアーキテクチャパターン言語を提案する。この言語は、速く決定論的な反射（リフレックス）と、遅く確率的な監督を分離する。提案する内容は4つのアーキテクチャ設計パターンから構成される。（1）ハイブリッド・アフォーダンス統合、（2）適応的ビジュアルアンカリング、（3）視覚階層合成、（4）セマンティック・シーン・グラフ。
レジリエントなビジュアルエージェントのためのパターン言語
arXiv cs.AI / 2026/5/1
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要点
- 本論文は、マルチモーダル基盤モデルを企業のエコシステムに統合する際の中核的なアーキテクチャ課題に取り組み、VLAモデルの高遅延かつ非決定性と、企業の制御ループに必要な厳密な決定性・リアルタイム性能を両立させる難しさを扱っています。
- その解決として、速い決定論的な反射（リフレックス）と、遅い確率的な監督（スーパービジョン）を役割分担するアーキテクチャのパターン言語を提案しています。
- 提案手法では、Hybrid Affordance Integration、Adaptive Visual Anchoring、Visual Hierarchy Synthesis、Semantic Scene Graph の4つの設計パターンを具体化し、ビジュアルエージェントのふるまいをより信頼性高く構造化することを目指しています。
- 全体として、企業品質のシステム内でより安全に動作できるレジリエントなビジュアルエージェントを構築するための再利用可能な設計図を提供しています。
