Avela

概要

• Avelaは、確率的なAIモデルと、システムの実状態を変更する決定論的なRuntimeを分離する実行アーキテクチャです。
• モデルの出力は常に提案として扱われ、権限の付与や状態変更、最終的なコミットはRuntimeが一元的に管理します。
• AIの知性を決定論的に変えるのではなく、確率的な判断を保ったまま、現実への反映だけを制御します。

主な特徴

• 提案は作成時点の状態と照合され、権限外の操作、古い提案の上書き、再現できない効果は正式な状態変更として受け入れられません。
• 失敗した候補による部分的な変更や、すでに確定した状態に対する単純な再実行を防ぎ、必要に応じてRuntimeが封じ込めとロールバックを担います。
• 自律評価ではRuntime試行199回、7つの権限境界をすべて実行し、部分コミット0件、整合性障害0件、ロールバック成功率100%を記録しています。

評価結果と適用範囲

• 言語モデルが期待される行動やRuntimeの判断を事前に知らない状態で評価され、同一基盤上の競合では1件のみがコミットされ、古い提案4件は拒否されました。
• 同時実行数1〜100での評価、目標達成圧力のある6環境、Runtimeの決定論的回帰テスト8項目を通過しています。
• 結果は記録対象のモデル、プロバイダー、環境、同時実行条件に基づくもので、万能なAI安全性や本番認証を意味するものではありません。