Hacker News • 24일 전

에이전트는 로그다: 감사 및 분기가 가능한 시스템

IMP

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핵심 요약

기존의 언어 모델 중심 에이전트 구조를 뒤집어, 이벤트 로그를 단일 진실 공급원(Source of Truth)으로 삼는 'ActiveGraph' 런타임을 제안합니다. 이 구조는 실행 기록을 그대로 재생(Replay)하고, 과거 특정 시점부터 안전하게 분기(Fork)하며, 전체 작업의 인과관계를 투명하게 추적할 수 있게 해줍니다. AI 에이전트의 투명성과 신뢰성, 그리고 자가 개선(Self-improving) 능력을 확보하는 데 매우 중요한 연구입니다.

번역된 본문

컴퓨터 과학 > 인공지능 arXiv:2605.21997 (cs) [2026년 5월 21일 제출]

제목: 에이전트는 로그다: 감사 및 분기 가능한 에이전트 시스템을 위한 이벤트 소싱 반응형 그래프 (The Log is the Agent: Event-Sourced Reactive Graphs for Auditable, Forkable Agentic Systems) 저자: Yohei Nakajima

요약: 대부분의 에이전트 프레임워크는 언어 모델을 중심으로 구축됩니다. 대화 루프가 먼저 구성되고, 그다음으로 도구, 규칙이 따라오며, 마지막으로 관측 가능성을 위해 로깅 계층이 덧붙여지고 상태는 검색 가능한 '메모리'로 저장됩니다. 우리는 이러한 배열을 역전시키는 런타임인 ActiveGraph를 설명합니다. 추가 전용 이벤트 로그(append-only event log)가 단일 진실 공급원이 되며, 작업 그래프는 해당 로그의 결정론적 투영물(projection)입니다. 그리고 일반적인 함수, 클래스, LLM 기반 루틴 또는 형식화된 엣지(typed edges)에 연결된 로직과 같은 동작들은 그래프의 변화에 반응하여 새로운 이벤트를 방출합니다. 어떤 구성 요소도 다른 구성 요소에게 지시하지 않으며, 조정은 전적으로 공유되는 그래프를 통해 이루어집니다.

이 단일 설계 결정은 검색 및 요약 메모리 시스템에서는 제공하지 않는 세 가지 속성을 가져옵니다. 첫째, 로그에서 모든 실행의 결정론적 재생(Replay)이 가능합니다. 둘째, 공유된 접두사(과거 실행 내역)를 다시 실행할 필요 없이 특정 이벤트에서 실행을 분기(Fork)하는 저렴한 분기가 가능합니다. 셋째, 상위 수준의 목표부터 각 결과물을 생성한 개별 모델 호출에 이르기까지 엔드투엔드 계보(Lineage) 추적이 가능합니다.

우리는 이 아키텍처와 재생을 안전하게 만드는 결정성 계약(determinism contract), 그리고 로그만으로 전체 인과 구조를 재구성할 수 있는 실증적인 실사(Due Diligence) 예제를 제시합니다. 우리는 이 기반이 자가 개선 에이전트(self-improving agents)에 왜 유독 적합한지, 그리고 이것이 BabyAGI 계보와 이전 그래프 메모리 연구를 어떻게 확장하는지 논의합니다(다만 이를 완전히 입증했다고 주장하지는 않습니다).

코멘트: 11페이지, 1개 그림. 재현 가능한 퀵스타트 데모, 결정론적 재생, 분기 및 비교(fork-and-diff), 계보 추적을 지원하는 오픈 소스 Apache-2.0 구현 포함. 주제: 인공 지능(cs.AI), 멀티 에이전트 시스템(cs.MA) 인용: arXiv:2605.21997 [cs.AI] (또는 현재 버전의 경우 arXiv:2605.21997v1 [cs.AI]) 링크: https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.21997 제출 이력: Yohei Nakajima [이메일 보기] [v1] 2026년 5월 21일 목요일 04:55:38 UTC (55 KB) 전문 링크: 'The Log is the Agent: Event-Sourced Reactive Graphs for Auditable, Forkable Agentic Systems, by Yohei Nakajima'라는 제목의 논문 PDF 보기, PDF HTML 보기(실험적), TeX 소스 보기, 라이선스 보기 현재 탐색 컨텍스트: cs.AI (이후 arXiv 사이트 네비게이션, 서지 도구, 관련 논문 추천 시스템 등의 메뉴 및 UI 텍스트 생략)

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원문 보기 (영어)

--> Computer Science > Artificial Intelligence arXiv:2605.21997 (cs) [Submitted on 21 May 2026] Title: The Log is the Agent: Event-Sourced Reactive Graphs for Auditable, Forkable Agentic Systems Authors: Yohei Nakajima View a PDF of the paper titled The Log is the Agent: Event-Sourced Reactive Graphs for Auditable, Forkable Agentic Systems, by Yohei Nakajima View PDF HTML (experimental) Abstract: Most agent frameworks are built around the language model: a conversation loop comes first, then tools, then rules, and finally a logging layer bolted on for observability, with state persisted as retrievable "memory." We describe ActiveGraph, a runtime that inverts this arrangement. The append-only event log is the source of truth; the working graph is a deterministic projection of that log; and behaviors--ordinary functions, classes, LLM-backed routines, or logic attached to typed edges--react to changes in the graph and emit new events. No component instructs another; coordination happens entirely through the shared graph. This single design decision yields three properties that retrieval-and-summarization memory systems do not provide: deterministic replay of any run from its log, cheap forking that branches a run at any event without re-executing the shared prefix, and end-to-end lineage from a high-level goal down to the individual model call that produced each artifact. We present the architecture, a determinism contract that makes replay sound, and a worked diligence example whose full causal structure is reconstructable from the log alone. We discuss--without claiming to demonstrate--why this substrate is unusually well suited to self-improving agents, and how it extends the BabyAGI lineage and prior graph-memory research. Comments: 11 pages, 1 figure. Open-source Apache-2.0 implementation with reproducible quickstart demo, deterministic replay, fork-and-diff, and lineage tracing Subjects: Artificial Intelligence (cs.AI) ; Multiagent Systems (cs.MA) Cite as: arXiv:2605.21997 [cs.AI] (or arXiv:2605.21997v1 [cs.AI] for this version) https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.21997 Focus to learn more arXiv-issued DOI via DataCite Submission history From: Yohei Nakajima [ view email ] [v1] Thu, 21 May 2026 04:55:38 UTC (55 KB) Full-text links: Access Paper: View a PDF of the paper titled The Log is the Agent: Event-Sourced Reactive Graphs for Auditable, Forkable Agentic Systems, by Yohei Nakajima View PDF HTML (experimental) TeX Source view license Current browse context: cs.AI < prev | next > new | recent | 2026-05 Change to browse by: cs cs.MA References & Citations NASA ADS Google Scholar Semantic Scholar export BibTeX citation Loading... BibTeX formatted citation × loading... Data provided by: Bookmark Bibliographic Tools Bibliographic and Citation Tools Bibliographic Explorer Toggle Bibliographic Explorer ( What is the Explorer? ) Connected Papers Toggle Connected Papers ( What is Connected Papers? ) Litmaps Toggle Litmaps ( What is Litmaps? ) scite.ai Toggle scite Smart Citations ( What are Smart Citations? ) Code, Data, Media Code, Data and Media Associated with this Article alphaXiv Toggle alphaXiv ( What is alphaXiv? ) Links to Code Toggle CatalyzeX Code Finder for Papers ( What is CatalyzeX? ) DagsHub Toggle DagsHub ( What is DagsHub? ) GotitPub Toggle Gotit.pub ( What is GotitPub? ) Huggingface Toggle Hugging Face ( What is Huggingface? ) ScienceCast Toggle ScienceCast ( What is ScienceCast? ) Demos Demos Replicate Toggle Replicate ( What is Replicate? ) Spaces Toggle Hugging Face Spaces ( What is Spaces? ) Spaces Toggle TXYZ.AI ( What is TXYZ.AI? ) Related Papers Recommenders and Search Tools Link to Influence Flower Influence Flower ( What are Influence Flowers? ) Core recommender toggle CORE Recommender ( What is CORE? ) Author Venue Institution Topic About arXivLabs arXivLabs: experimental projects with community collaborators arXivLabs is a framework that allows collaborators to develop and share new arXiv features directly on our website. Both individuals and organizations that work with arXivLabs have embraced and accepted our values of openness, community, excellence, and user data privacy. arXiv is committed to these values and only works with partners that adhere to them. Have an idea for a project that will add value for arXiv's community? Learn more about arXivLabs . Which authors of this paper are endorsers? | Disable MathJax ( What is MathJax? )

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