ネットワーク・テレメトリにおける故障検知と原因分析のための協調的AIエージェントと批評家（critic）
arXiv cs.AI / 2026/4/2
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要点
- 複数のAIエージェントと複数の「批評家（critic）」が、中央サーバを介して協調しながら、マルチモーダル課題（ネットワーク障害の検知、重大度、原因分析など）を遂行する分散／フェデレーテッド多主体システムのアルゴリズムを提案しています。
- エージェントはタスク結果をcriticに送信し、criticが評価フィードバックを返すことで改善を促す仕組みが示されており、エージェント間の直接通信なしで全体コストを最小化することができます。
- エージェント／criticはそれぞれコスト関数（またはその導関数）を秘匿しつつ、マルチタイムスケールの確率近似によって、AIエージェントとcriticの時間平均アクティブ状態の収束が保証されることが示されています。
- 通信オーバーヘッドはモダリティ数mに対してO(m)程度であり、エージェント／criticの数には依存しないとされます。ネットワーク・テレメトリにおける障害分析の例と評価が行われています。
