AETRE & The Governed Agent

AETRE と Governed Agent：統合意思決定理論オペレーティングシステム

「豊かさの時代における自律型知能のガバナンス。」
マクロ経済的な提案・ポートフォリオのトリアージ（AETRE）と、ミクロ経済的な実行ガバナンス（The Governed Agent）を統合した、高性能かつ数学的に統一された意思決定理論オペレーティングシステムです。

リリース状況：実験的なパブリックアルファ版です。 ソフトウェアと数学的 シミュレーションはテスト可能ですが、デモ用の記録は合成データであり、実際の カンファレンス、助成金、または投資のワークフローにおける有効性を前向きに 実証するものではありません。出力は意思決定支援の診断情報として使用し、 自律的な採択、却下、資金提供、または投資の判断には使用しないでください。

Clayton Gray による研究シリーズ（2026）に基づいています：

1. イノベーションと吸収のギャップ：人工知能は、補完的な制度の適応よりも速くアイデアの生産を加速できるのか
   Clayton Gray（2026a） — SSRN: 7161458
2. 採用フロンティア：自律型エージェントのための経済的に規制された意思決定理論ランタイムとフェイルクローズ型検証ゲート
   Clayton Gray（2026d） — 複製バンドル The Implementation Frontier: Capital Allocation, Deliberative Stopping, and Verified Agent Gatekeeping に収録（Zenodo: 10.5281/zenodo.22814799）

このソフトウェアは、上記の論文とは別の独自 DOI でアーカイブされています： AETRE：Adaptive Epistemic Triage & Recall Engine（Zenodo: 10.5281/zenodo.22098366）。

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問題：イノベーションと吸収のギャップ

人工知能によってアイデアの生成や行動の生成が低コストになると（$c_{\text{gen}} \to 0$）、提案と実行の量（$N$）は爆発的に増加します。しかし、その後の評価、研究室での検証、コードレビュー、人間のゲートキーパーの処理能力（$K$）は依然として有限です。

これにより、パイプラインには3つの重大な病理が生じます：

1. Kingman の待ち時間の爆発： 評価者の稼働率 $\rho = \lambda / \mu$ が飽和状態に近づくと（$\rho > 0.85$）、Kingman の高負荷時の方程式に従って待ち時間が非線形に急増します： $$E[W_q] \approx \frac{\rho}{1-\rho} \cdot \frac{c_a^2 + c_s^2}{2} \cdot \frac{1}{\mu}$$
2. 非対称な利得の罠： ベンチャーキャピタル、ブレークスルーの発見、エージェントによるコードパッチなどの裾の重い領域（パレート指数 $\alpha \approx 1.25$）では、合意を重視する採点システムが、安全で漸進的な提案を優先し、分散が大きく変革的な外れ値を不当に低く評価します。
3. 有限処理能力による再現率の上限（命題1）： 積極的な認識論的トリアージがなければ、到着率の急増に伴い、真のブレークスルーを再現する率は漸近的にゼロへと低下します： $$R_N \le \min\left(1, \frac{K_N}{H_N}\right) \to 0 \quad \text{as } N \to \infty$$

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2層の意思決定理論アーキテクチャ

AETRE は、マクロ経済的なパイプライン・トリアージ（制度的な審査能力とポートフォリオの再現率を管理）と、ミクロ経済的な実行ガバナンス（エージェント実行ランタイムとプルリクエストの検証を保護）を統合します。

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 MACRO LEVEL: Institutional Proposal & Portfolio Triage (AETRE / Gray 2026a)
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                     Incoming Submissions / Dealflow (N)
                                     │
                                     ▼
        ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
        │ 1. Bayesian Value-of-Information (VOI) Engine           │
        │    - Closed-form normal VOI & Pareto heavy-tailed VOI   │
        │    - Direct-Pass, Fast-Drop, or Deep-Review allocation  │
        └─────────────────────────────────────────────────────────┘
                                     │
                                     ▼
        ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
        │ 2. Kingman Heavy-Traffic Capacity Governor              │
        │    - Dynamic queue throttling when ρ → 1.0              │
        │    - Preserves reviewer quality; deters burnout         │
        └─────────────────────────────────────────────────────────┘
                  │                                     │
                  ▼                                     ▼
        [ Admitted Cohort (K) ]             [ Exploration Audit Pool ]
        Optimal Conviction Allocation       Horvitz-Thompson H_hat_D Unbiased Audit

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 MICRO LEVEL: Autonomous Execution & Verification Gate (Governed Agent / Gray 2026d)
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                     Autonomous PRs / Candidate Actions
                                     │
                                     ▼
        ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
        │ 3. Tripartite Review Boundary & Bellman DP (Road A)     │
        │    - Computes Expected Value of Verification (V*)       │
        │    - Classifies AUTO_EXECUTE, REQUIRE_REVIEW, or REJECT │
        │    - Fail-Closed: Rejects on malformed input/divergence │
        └─────────────────────────────────────────────────────────┘
                                     │
                                     ▼
        ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
        │ 4. Heterogeneous cμ-Rule Knapsack Controller            │
        │    - Value density sorting: ρ_i = Δu_i / c_i            │
        │    - Budget-constrained admission under shadow prices   │
        └─────────────────────────────────────────────────────────┘
                  │                                     │
                  ▼                                     ▼
        [ Auto-Merged / Dispatched ]        [ Escalated to Human Gatekeeper ]

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リポジトリ構成

.
├── Cargo.toml                  # Workspace manifest (AGPL-3.0)
├── crates/
│   ├── aetre-core/             # Pure Rust decision engine:
│   │   ├── src/voi.rs          #   - Bayesian VOI & heavy-tailed Pareto
│   │   ├── src/governor.rs     #   - Bellman DP & Tripartite Review Boundary (Road A)
│   │   ├── src/knapsack.rs     #   - Heterogeneous cμ-rule knapsack controller
│   │   ├── src/queues.rs       #   - Kingman heavy-traffic capacity governor
│   │   ├── src/audit.rs        #   - Horvitz-Thompson exploration audit
│   │   └── src/staking.rs      #   - Super-linear anti-sybil staking
│   ├── aetre-cli/              # Native CLI for simulations, bounds & backtests
│   └── aetre-mcp/              # Model Context Protocol server (24 tools, 4 resources, 3 prompts)
├── python/
│   └── governed_agent/         # Python reference runtime for agent execution governance
├── scripts/
│   └── pre-commit-governed-gate.py  # Standalone pre-commit verification gatekeeper
├── tests/                      # Python unit & regression suite (79 tests)
├── benchmarks/                 # Verification benchmarks and institutional queue sweeps
├── examples/
│   ├── datasets/               # Held-out review and dealflow test splits
│   ├── proposals.json          # Benchmark evaluation candidates
│   └── mcp_config.json         # Claude Desktop & Cursor connection template
├── .pre-commit-hooks.yaml      # Pre-commit hook definition for git integration
├── .github/workflows/
│   ├── ci.yml                  # Rust & MCP server automated verification
│   └── governed-gate-template.yml # Reusable GitHub Actions agent PR gating workflow
├── CITATION.cff                # Dual academic citation metadata
├── Dockerfile                  # Production container definition
├── fly.toml                    # Serverless Cloud deployment config
├── DATASETS.md                 # Fixture provenance and third-party data guidance
├── LICENSE                     # GNU Affero General Public License v3.0 text
├── LICENSING.md                # AGPL licensing and publication status
└── README.md

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クイックスタートと CLI の使い方

1. Rust テストスイートと検証を実行する

cargo test --workspace
cargo clippy --workspace --all-targets -- -D warnings

2. Python の参照ガバナンススイートを実行する

python -m unittest discover -s tests

3. スタンドアロンのガバナンス付きエージェント向けコミット前ゲートを実行する

エージェントによるコード変更を高速かつフェイルクローズで検証するゲートです。

python scripts/pre-commit-governed-gate.py --all-files

4. マクロ・モンテカルロおよびディールフローのベンチマークを実行する

# Multi-regime academic triage simulation (500 replications)
cargo run -p aetre-cli -- benchmark --replications 500

# Venture Capital Pareto dealflow benchmark (10,000 deals, α = 1.25)
cargo run -p aetre-cli -- vc-benchmark --deals 10000 --budget 100 --alpha 1.25

# Theoretical Proposition 1 recall ceiling bound
cargo run -p aetre-cli -- bound --arrivals 5000 --capacity 200 --high-rate 0.067 --csv

5. 機関投資家の異質なエージェントキューをシミュレーションする

機関ごとに異なるレビュー処理能力のもとで、密度優先の $c\mu$ ルールによるナップサック方式と FIFO をシミュレーションします。

python evaluate_institutional_queues.py

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Model Context Protocol（MCP）統合

AETRE は、Claude Desktop、Cursor、自律型エージェントのサイドカー向けに、24 個のツール、4 個のリソース、3 個の事前設定済みプロンプトを実装した、高性能なネイティブ JSON-RPC 2.0 Model Context Protocol（MCP）サーバーを提供します。

設定（Claude Desktop / Cursor）

バイナリをインストールし（cargo install aetre-mcp）、claude_desktop_config.json に追加します。サーバーはデフォルトで標準入出力を使用します。

{
  "mcpServers": {
    "aetre": {
      "command": "aetre-mcp"
    }
  }
}

ローカル HTTP / コンテナー モード

cargo run -p aetre-mcp -- --serve --headless

HTTP モードはデフォルトで 127.0.0.1:8080 にバインドされ、ブラウザーからのクロスオリジンアクセスは有効になりません。コンテナーにデプロイする場合は、AETRE_BIND_ADDRESS=0.0.0.0 を設定し、強力な AETRE_HTTP_SERVER_TOKEN を設定してください。このトークンがない場合、ループバック以外での起動はフェイルクローズとなります。POST クライアントは、X-AETRE-Server-Token ヘッダーでトークンを送信する必要があります。また、サービスを TLS リバースプロキシの背後に配置してください。同梱の Dockerfile はバインドアドレスを設定し、非 root ユーザーとして実行します。

24 個のツールを網羅したカタログ

マクロ経済パイプラインとポートフォリオツール（AETRE）

1. aetre_system_catalog：登録済みのツール、リソース、アルゴリズムの診断カタログです。
2. aetre_triage_proposal：3 つのストリームへの完全なトリアージルーティング（FAST_DROP、VOI_QUEUE、AUTO_PASS）です。
3. aetre_calculate_voi：閉形式のガウス型情報価値（$V^*$）計算です。
4. aetre_check_governor：Kingman の高負荷キュー遅延（$E[W_q]$）予測と処理能力の制限です。
5. aetre_exploration_audit：却下プールに対する Horvitz-Thompson 不偏発見率推定量（$\hat{H}_D$）です。
6. aetre_evaluate_staking：受信した提案に対する、シビル攻撃対策の二次ステーキングスケジュールです。
7. aetre_proposition_1_bound：漸近再現率上限（$R_N \le \min(1, K_N / H_N)$）の検証です。
8. aetre_correlated_posterior_update：複数エージェントによるレビュアー合意の相関バイアス補正です。
9. aetre_heavy_tailed_voi：極端な結果に対する、パレートべき乗則（$\alpha \approx 1.25$）の期待情報価値です。
10. aetre_quadratic_staking：量によるスパムを防止する、連続的な超線形デポジット曲線です。
11. aetre_heterogeneous_queues：タスク所要時間のばらつきとマルチサーバーのキュー遅延をモデル化します。
12. aetre_author_preflight_benchmark：原稿草稿の事前分散およびレビューリスクを診断します。
13. aetre_simulate_benchmark：複数のポリシーを用いた機関パイプラインのエンドツーエンド・モンテカルロシミュレーションです。
14. aetre_batch_triage：大規模なポートフォリオ業務向けの一括データセット・トリアージです。
15. aetre_recall_scaling_curve：到着量に応じた実測再現率スケーリング曲線です。
16. aetre_congestion_matching：処理能力の制約下での、二部グラフによるレビュアーと候補のマッチングです。
17. aetre_sequential_stopping_rule：Wald の逐次尤度比に基づく、複数ラウンドレビューの終了判定です。
18. aetre_platt_calibrate：Platt シグモイド変換による実測スコアの再校正です。
19. aetre_empirical_bootstrap：トリアージポリシーのノンパラメトリック・ブートストラップ信頼区間です。
20. aetre_frontier_sweep：多次元 ROC および費用対効用フロンティアのスイープです。

ミクロ経済学的エージェント実行環境のガバナンスツール（Governed Agent）

21. governed_bellman_triage：ベルマン動的計画法によってエージェントのアクションのトリアージを評価し、検証の期待値（$V^*$）を計算します。
22. governed_review_boundary：三者間の意思決定境界（$\Delta u = u_{\text{auto}} - u_{\text{review}}$）を計算し、候補を AUTO_EXECUTE、REQUIRE_REVIEW、REJECT に分類します。
23. governed_knapsack_admit：密度貪欲法による $c\mu$ ルールのナップサックコントローラーです。予算 $K$ の範囲内で、候補を価値密度（$\rho_i = \Delta u_i / c_i$）に基づいて選択します。
24. governed_gate_pr：検証状況、コスト、影響範囲、テストのリグレッションを評価する Road A のフェイルクローズ型プルリクエストゲートキーパーです。

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自律型エージェントのコミット前チェックと CI 統合

Governed Agent のゲートキーパーは、あらゆる自律型コーディングエージェントのパイプライン（Claude Code、Cursor、GitHub Actions、pre-commit）に統合できます。

コミット前チェックとの統合（.pre-commit-config.yaml）

repos:
  - repo: local
    hooks:
      - id: governed-gate
        name: Governed Agent Verification Gate (Road A)
        entry: python scripts/pre-commit-governed-gate.py
        language: python
        types: [python]

GitHub Actions のプルリクエストゲート

未検証の自律型プルリクエストがあるとフェイルクローズするワークフローの全体例は、.github/workflows/governed-gate-template.yml をご覧ください。

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研究公開状況

AETRE は独立したオープンソースの研究プロジェクトです。現時点で、新たな商用ライセンス、有料パイロット、マネージドホスティング、コンサルティング、有料サポートは提供していません。プロジェクトのウェブサイトは一時停止中です。報告や質問は、このリポジトリの issue から送信できます。非公開のセキュリティ報告については、SECURITY.md をご覧ください。

コードは AGPL-3.0-or-later の下で引き続き利用でき、このライセンスに準拠する商用利用も可能です。この公開状況によって、すでに付与された権利が取り消されたり、既存の書面による合意が変更されたりすることはありません。

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引用と学術的な参照

研究または本番システムで AETRE または Governed Agent の実行環境を使用する場合は、以下を引用してください。

@article{gray2026innovation,
  title={The Innovation-Absorption Gap: How Artificial Intelligence Can Accelerate Idea Production Faster Than Complementary Institutions Adapt},
  author={Gray, Clayton},
  journal={SSRN Electronic Journal},
  year={2026},
  doi={10.2139/ssrn.7161458},
  url={https://ssrn.com/abstract=7161458}
}

@software{gray2026admission,
  title={The Admission Frontier: An Economically Regulated Decision-Theoretic Runtime and Fail-Closed Verification Gate for Autonomous Agents},
  author={Gray, Clayton},
  year={2026},
  publisher={Zenodo},
  doi={10.5281/zenodo.22814799},
  url={https://doi.org/10.5281/zenodo.22814799}
}

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ライセンスと連絡先

コードは、ライセンスの条件に従った商用利用も含め、AGPL-3.0-or-later の下でライセンスされています。LICENSING.md をご覧ください。サードパーティーのコンポーネントには、それぞれの利用条件が適用されます。固定された Rust 依存関係の一覧と同梱の通知は、THIRD_PARTY_NOTICES.md にあります。

同梱のデモ用データセットは合成フィクスチャであり、実証的な検証用コーパスではありません。これには、組織内キューの例と15タスクのゲートキーパーのデモが含まれます。対象範囲と来歴については、DATASETS.md をご覧ください。評価フィンガープリントは再現性を確認するための識別子であり、外部検証の証拠でも、安全な実行を保証するものでもありません。

• 作成者・メンテナー： Clayton Gray
• プロジェクトに関する質問： GitHub の issue
• 非公開のセキュリティまたはプライバシーに関する報告： [email protected]