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AIDB Daily Papers

エージェントハント:LLMエージェントによる懸賞金ベースの協調的自動形式化

原題: Agent Hunt: Bounty Based Collaborative Autoformalization With LLM Agents
著者: Chad E. Brown, Cezary Kaliszyk, Josef Urban
公開日: 2026-03-06 | 分野: LLM 推論 AI エージェント 知識 言語 自動化

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 複数のLLMエージェントに分散された代数的トポロジーの自動形式化実験を記述する。
  • 静的な中央計画に頼らず、懸賞金ベースの市場を実装し、証明義務を競い合う。
  • エージェントは証明システムと直接対話し、戦術を呼び出し、証明状態を分析し、反復的にスクリプトを改良する。

Abstract

We describe an experiment in large-scale autoformalization of algebraic topology in an Interactive Theorem Proving (ITP) environment, where the workload is distributed among multiple LLM-based coding agents. Rather than relying on static central planning, we implement a simulated bounty-based marketplace in which agents dynamically propose new lemmas (formal statements), attach bounties to them, and compete to discharge these proof obligations and claim the bounties. The agents interact directly with the interactive proof system: they can invoke tactics, inspect proof states and goals, analyze tactic successes and failures, and iteratively refine their proof scripts. In addition to constructing proofs, agents may introduce new formal definitions and intermediate lemmas to structure the development. All accepted proofs are ultimately checked and verified by the underlying proof assistant. This setting explores collaborative, decentralized proof search and theory building, and the use of market-inspired mechanisms to scale autoformalization in ITP.

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