要約: 私たちは、エージェント的ソフトウェア向けに設計された、スキーマ推論のために静的型付けされ、値レベルでは動的型付けされるコンパイル済みのアクター基盤プログラミング言語である\textbf{Turn}を紹介する。エージェント的ソフトウェアとは、大規模言語モデル（LLM）に推論を委譲し、自律的に推論と行動を行うプログラムである。従来のアプローチは一般目的言語にフレームワークを拡張し、重要な不変条件（有界コンテキスト、型付き推論出力、資格情報の隔離、永続的状態）をアプリケーションレベルの慣習として符号化していたが、言語レベルで保証していなかった。
Turnはこのギャップに対応する5つの言語レベル構造を導入する。\emph{認知型安全性}は、LLM推論を型付きプリミティブとし、コンパイラは構造体定義からJSONスキーマを生成し、VMがモデル出力を検証してからバインドする。\emph{コンフィデンス演算子}はモデルの確信度に基づく決定論的制御フローを可能にする。Erlang由来の\emph{アクター型プロセスモデル}は各エージェントに隔離されたコンテキストウィンドウ、永続メモリ、メールボックスを提供する。\emph{能力ベースのアイデンティティシステム}はVMホストから不透明で偽造不可能なハンドルを返し、生の資格情報がエージェントメモリに入ることを防ぐ。最後に、\emph{コンパイル時スキーマ吸収}（\texttt{use schema::}）は外部仕様から型付きAPIバインディングをコンパイル時に合成する。\texttt{openapi}アダプタは標準搭載で、\texttt{graphql}、\texttt{fhir}、\texttt{mcp}は開発中である。
本稿では言語設計、型規則、スキーマセマンティクス、RustベースのバイトコードVMを説明し、代表的エージェント的ワークロードに対してTurnを評価する。Turnは https://github.com/ekizito96/Turn でオープンソースとして公開されている。
