预印本论文提出Soei多智能体可观测性框架并在会话数据上验证
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预印本论文提出Soei多智能体可观测性框架并在会话数据上验证
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AI 综述
Mohammed Nayeem Khan在arXiv提交预印本（arXiv:2610.39468），提出Soei（证据与意图的结构化可观测性）框架，面向多智能体AI软件工程，包含感知事件schema、哈希链本地账本、W3C PROV对齐图谱和校准推理层。该论文为预印本v1.1（27页，19图16表），尚未经同行评审。 论文报告的原型验证基于45个真实编码智能体会话（102,233条记录、20,577次工具执行）：盲审分类器精确率83.3%–96.7%；作者估计23.4%（95% CI 17.1–35.7）的代码编辑事后无独立检查，57.8%被标记完成的待办缺乏中间证据。账本约为原始数据20%大小，不含内容或凭据，验证速度约126k事件/秒，可确定性检测篡改与重放。
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最新进展10月29日 14:40
Soei：面向多智能体 AI 软件工程的证据与意图结构化可观测性报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- arXiv · cs.AISoei：面向多智能体 AI 软件工程的证据与意图结构化可观测性
arXiv 预印本提出 Soei（Structured Observability of Evidence and Intent），为多智能体 AI 编码提供证据与意图的结构化可观测性框架，包含确认感知事件 schema、哈希链本地账本、W3C PROV 对齐图谱和校准推理层。在 45 个真实编码智能体会话（102,233 条记录、20,577 次工具执行）的原型验证中，盲审分类器精确率 83.3%–96.7%，估计 23.4%（95% CI 17.1–35.7）的代码编辑事后无独立检查，57.8% 被标记完成的待办缺乏中间证据。该账本仅为原始数据 20% 大小，不含内容或凭据，验证速度约 126k 事件/秒，可确定性地检测篡改与重放。
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