深度分析
Convergent AI Agent Framework (CAAF)：以 Harness、UAI 與 RAD 建構決定性代理
大型語言模型在安全關鍵工程面臨可控性缺口。本研究提出ConvergentAIAgentFramework(CAAF)，透過遞迴原子分解、Harness做為資產與統一斷言介面(UAI)及結構化語義梯度與狀態鎖定，將代理流程從開放式生成轉為閉環決定性控管。實驗於自動駕駛與製藥基準顯示CAAF能顯著提升悖論偵測與收斂可靠性。
深度分析
大型語言模型在安全關鍵工程面臨可控性缺口。本研究提出ConvergentAIAgentFramework(CAAF)，透過遞迴原子分解、Harness做為資產與統一斷言介面(UAI)及結構化語義梯度與狀態鎖定，將代理流程從開放式生成轉為閉環決定性控管。實驗於自動駕駛與製藥基準顯示CAAF能顯著提升悖論偵測與收斂可靠性。
深度分析
大型語言模型在安全關鍵工程展現可控性缺口。CAAF提出閉環決定性架構，三大支柱分別為遞歸原子分解、Harness作為資產並以統一斷言介面執行不變條件，以及結構化語意梯度與狀態鎖定。實驗於自駕L3與藥品流動反應器基準中顯示成效。能可靠偵測悖論並達成單調收斂，優於單體及其他多代理構型。