Behavioral Universe Network (BUN): A Behavioral Information-Based Framework for Complex Systems

要約

最新のデジタル生態系は、多様なドメイン全体の自律エンティティ間の複雑で動的な相互作用を特徴としています。
従来のモデルは、多くの場合、エージェントとオブジェクトを分離し、インタラクティブな動作をキャプチャする統一された基盤がありません。
このホワイトペーパーでは、エージェントインタラクション – 行動（AIB）形式主義に基づいた理論的枠組みである行動宇宙ネットワーク（BUN）を紹介します。
BUNは、被験者（アクティブなエージェント）、オブジェクト（リソース）、および行動（運用）を一流のエンティティとして扱います。これらはすべて、共有行動情報ベース（BIB）によって管理されます。
AIBコアの概念について詳しく説明し、BUNが情報駆動型のトリガー、セマンティック濃縮、および適応ルールをレバレッジしてマルチエージェントシステムを調整する方法を示します。
重要な利点を強調しています。行動分析の強化、強力な適応性、およびクロスドメインの相互運用性です。
締めくくり、BUNを次世代のデジタルガバナンスとインテリジェントアプリケーションの有望な基盤として配置することで締めくくります。

要約(オリジナル)

Modern digital ecosystems feature complex, dynamic interactions among autonomous entities across diverse domains. Traditional models often separate agents and objects, lacking a unified foundation to capture their interactive behaviors. This paper introduces the Behavioral Universe Network (BUN), a theoretical framework grounded in the Agent-Interaction-Behavior (AIB) formalism. BUN treats subjects (active agents), objects (resources), and behaviors (operations) as first-class entities, all governed by a shared Behavioral Information Base (BIB). We detail the AIB core concepts and demonstrate how BUN leverages information-driven triggers, semantic enrichment, and adaptive rules to coordinate multi-agent systems. We highlight key benefits: enhanced behavior analysis, strong adaptability, and cross-domain interoperability. We conclude by positioning BUN as a promising foundation for next-generation digital governance and intelligent applications.

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