VERITAS OS v2.0: LLMベースエージェントのための暗号学的監査可能な意思決定オペレーティングシステム

概要 VERITAS OS は、大規模言語モデル (LLM) を透明性があり、安全性が確保され、暗号的に監査可能な意思決定パイプラインでラップするように設計された、研究グレードのプロトAGI意思決定オペレーティングシステムです。 ReAct、AutoGPT、LangGraph、DSPy などの既存のエージェントフレームワークは反復的な推論とツール使用を提供しますが、リスクの高い環境や規制された環境での展開に必要な重要なコンポーネントが不足しています: 構造化された安全ゲート 再現可能な意思決定パイプライン 永続的なメモリとワールドステート追跡 改ざん防止の監査ログ アーキテクチャ VERITAS OS v2.0 は、各 /v1/decide 呼び出し時に実行される決定論的な8段階の意思決定パイプラインを導入します: Options(選択肢生成) — 候補アクションの生成 EvidenceOS(証拠収集) — 裏付け証拠の収集 CritiqueOS(批判的分析) — 批判的分析 DebateOS(多視点推論) — 多視点からの推論 PlannerOS(計画立案) — 複数ステップの計画 ValueCore(価値整合) — 価値整合(EMAベースの選好適応) FUJI Safety Gate(安全ゲート) — 安全性、倫理性、コンプライアンス検証 TrustLog(監査ログ) — SHA-256ハッシュチェーンによる監査ログ このアーキテクチャにより、安全性チェックと検証可能な監査証跡を備えた再現可能な推論が実現されます。 主要コンポーネント 安全性とコンプライアンス FUJI Gate: 多層安全性検証(ルールベース + ML + LLMチェック) DecisionStatus Enum: 型安全な意思決定結果(allow/modify/rejected) メモリとステート MemoryOS: ベクトルベースのエピソード記憶とセマンティック検索 WorldModel: 永続的なエージェントコンテキストとステート追跡 監査可能性 TrustLog: SHA-256ハッシュチェーンによる改ざん検知可能な意思決定記録 検証スクリプト: 自動整合性チェック 監視と運用 Doctor Dashboard: システムヘルス監視と診断 自己修復機能: 自動リカバリーメカニズム 3層バックアップ: ローカル、クラウド、アーカイブの3層バックアップシステム 統合 OpenAPI 3.1 API: エンタープライズ統合のためのRESTエンドポイント マルチプロバイダー対応: OpenAI、Anthropic、Google、ローカルモデルに対応可能なアーキテクチャ(v2.0ではOpenAIが完全実装済み) 実装詳細 言語: Python 3.11フレームワーク: FastAPI + uvicorn現在のLLMバックエンド: OpenAI(設定可能)コードベース: 56モジュール、15,531行ライセンス: Apache License 2.0 システムステータス VERITAS OS v2.0 は、完成したエンタープライズ製品ではなく、研究グレードの自己ホスト可能なプロトタイプとして位置づけられています。本システムは以下の実績があります: 著者による実際の自己ホストワークフローでの使用 内部整合性テスト(TrustLog検証、ヘルスチェック) 個人的な計画立案、研究支援、システム設計などのタスクでの使用 現在の制限事項: 限定的な自動テストカバレッジ(拡張中) 包括的なベンチマークスイートなし(将来作業) OpenAIが主要バックエンド(マルチプロバイダーアーキテクチャは設計済みだが完全実装はされていない) シングルサーバー展開(水平スケーリングは計画中) ユースケース VERITAS OS は以下の分野における研究と実験のための基盤を提供します: AI安全性研究: 明示的な安全ゲートを持つ透明な意思決定パイプライン 自律エージェントガバナンス: 暗号的に監査可能な意思決定証跡 規制産業: コンプライアンス検証を必要とするシステム(金融、医療、法務) 長期的なAGI開発: 価値整合と自己改善研究 今後の作業 短期(3〜6ヶ月): テストカバレッジの向上 並列パイプライン実行の実装 メモリ埋め込みモデルの強化 TrustLog仕様準拠の厳密化 中期(6〜12ヶ月): 包括的なベンチマークスイート 完全なマルチプロバイダー対応 リアルタイムダッシュボードの強化 エンタープライズ認証統合 長期(1〜2年): インスタンス間の連合学習 量子耐性暗号プリミティブ 安全性特性の形式検証 AGI整合研究プラットフォーム v2.0での主要改善点 v1.0と比較して、本リリースには以下が含まれます: 型安全な意思決定ステータス: Enumベースのステータス管理 強化されたドキュメント: 完全なAPI仕様とデプロイメントガイド プロダクションインフラ: 監視、バックアップ、自己修復システム データセット収集: 自動トレーニングデータセット生成 改善された安全性: 多層FUJI Gate検証 より良いモジュール性: 明確な責任を持つ56の構造化されたモジュール 引用 研究でVERITAS OSを使用する場合は、以下を引用してください: bibtex @software{veritas_os_2025, author = {Fujishita, Takeshi}, title = {VERITAS OS v2.0: LLMベースエージェントのための暗号学的監査可能な意思決定オペレーティングシステム}, year = {2025}, doi = {10.5281/zenodo.XXXXXX}, url = {https://github.com/veritasfuji-japan/veritas_clean_test2}, version = {2.0.0} } 関連リソース リポジトリ: https://github.com/veritasfuji-japan/veritas_clean_test2 v1.0リリース: https://doi.org/10.5281/zenodo.17688094 ドキュメント: リポジトリのREADMEとAPI仕様を参照 論文: "VERITAS OS v2.0: A Cryptographically Auditable Decision Operating System for LLM-Based Agents"(2025年) 連絡先 著者: 藤下 健(Takeshi Fujishita)所属: 独立研究者、日本GitHub: https://github.com/veritasfuji-japan 謝辞 本研究は、AI安全性、自律エージェント、暗号システムに関する研究に基づいています。基盤的なツールとフレームワークを提供してくださったオープンソースコミュニティに感謝します。 注記: VERITAS OS v2.0 は研究プロトタイプです。プロダクショングレードのインフラストラクチャが含まれていますが、研究と実験目的のベータステージシステムとして扱うべきです。