Bài báo, mã nguồn, và phương pháp từ Chương trình Nghiên cứu FAOS — công trình ứng dụng về AI doanh nghiệp neurosymbolic, kiểm chứng agent, thiết kế ontology, và context engineering. Xây dựng công khai.
Công trình đạt chuẩn peer-grade, mã nguồn mở, và trạng thái minh bạch. Bài đã đăng dẫn tới arXiv; bài đã nộp vẫn được gắn nhãn riêng cho đến khi có mã arXiv công khai.
RA-1arXiv
Lựa chọn Chiến lược Phối hợp Động
Thanh Luong Tuan
Khi nào hệ đa agent doanh nghiệp nên dùng đồng thuận, tranh luận, tổng hợp, hay chỉ một agent? Trên ma trận cố định 1.440 đầu ra trải sáu ngành và bốn họ mô hình, câu trả lời là định tuyến chiến lược phối hợp theo lớp bài toán như một mặc định đã hiệu chỉnh — định tuyến gần-tối-ưu đúng trong mọi nhánh mô hình, ngay cả khi quy tắc chọn người-thắng-tuyệt-đối không đúng.
@article{luong2026coordination,
title = {Dynamic Coordination Strategy Selection for Enterprise Multi-Agent Systems},
author = {Luong Tuan, Thanh},
year = {2026},
journal = {arXiv preprint},
eprint = {2606.00804},
archivePrefix = {arXiv},
note = {FAOS Research Programme, RA-1}
}
RA-3arXiv
AI doanh nghiệp Neurosymbolic
Thanh Luong Tuan, Abhijit Sanyal
Một kiến trúc grounded cho agent doanh nghiệp, kết hợp ontology biểu tượng với suy luận neural — thu hẹp khoảng cách độ chính xác giữa hệ thống chỉ dùng LLM và pipeline dựa trên luật, mà không hy sinh độ linh hoạt.
@article{luong2026neurosymbolic,
title = {Neurosymbolic Enterprise AI},
author = {Luong Tuan, Thanh and Sanyal, Abhijit},
year = {2026},
journal = {arXiv preprint},
eprint = {2604.00555},
archivePrefix = {arXiv},
note = {FAOS Research Programme, RA-3}
}
RA-4Sẵn sàng arXiv
Giới hạn thực nghiệm của Ontological Context
Thanh Luong Tuan
Nghiên cứu cross-model đã pre-register về ontological context trong agent doanh nghiệp. Lý thuyết context-efficiency phổ quát không đứng vững; phần còn lại hữu dụng hơn: hiệu chỉnh theo mô hình-ngành, độ nhạy độ dài trong bảo hiểm, kiểm toán framing, và kỷ luật ngân sách context thay vì nhồi thêm context.
@article{luong2026empiricalbounds,
title = {Empirical Bounds of Ontological Context: A Pre-Registered Cross-Model Study of Length, Framing, and Domain Effects in Enterprise LLM Agents},
author = {Luong Tuan, Thanh},
year = {2026},
journal = {Preprint pending arXiv submission},
note = {FAOS Research Programme, RA-4. arXiv v1.0 source package prepared; public repository artifacts post at canonical arXiv release.}
}
RA-6Đang phản biện
Đảm bảo Trước Triển khai cho Agent AI Doanh nghiệp
Thanh Luong Tuan, Abhijit Sanyal
Khung kiểm chứng trước-triển-khai cho agent doanh nghiệp — một operational envelope mà agent được chứng nhận hoạt động bên trong, kịch bản kiểm thử được sinh tự động từ ontology ngành, và một trust certificate có thể kiểm chứng bằng máy (machine-verifiable) gắn phiên bản agent với bằng chứng kiểm định của nó.
@article{luong2026verification,
title = {Toward Pre-Deployment Assurance for Enterprise AI Agents: Ontology-Grounded Simulation and Trust Certification},
author = {Luong Tuan, Thanh and Sanyal, Abhijit},
year = {2026},
journal = {Submitted to MDPI Computers (in review)},
note = {FAOS Research Programme, RA-6. Under peer review; arXiv preprint posts at release.}
}
RA-12Sẵn sàng arXiv
Thiết kế Ontology dẫn dắt bởi Entropy
Thanh Luong Tuan, Abhijit Sanyal
Phương pháp thiết kế ontology dự đoán giá trị grounding trước khi chạy bất kỳ thí nghiệm agent nào: entropy cấu trúc (structural entropy) của ontology, đo tại thời điểm thiết kế, được kiểm chứng đối chiếu với hiệu năng agent. Các kết quả đo được nằm trong bài báo.
@article{luong2026entropy,
title = {Entropy-Guided Ontology Design},
author = {Luong Tuan, Thanh and Sanyal, Abhijit},
year = {2026},
journal = {Preprint pending arXiv submission},
note = {FAOS Research Programme, RA-12. Citation audit available at \url{https://github.com/frank-luongt/faos-research/tree/main/RA-12}; paper PDF posts at arXiv submission.}
}
RA-17arXiv
Ontology-Amplified Distillation cho mô hình doanh nghiệp sovereign
Thanh Luong Tuan
Nghiên cứu proof-of-mechanism với phạm vi giảm tải cho mô hình sovereign trong miền tài chính Việt Nam: một student Qwen3.6-27B huấn luyện cục bộ đạt ngang GPT-5 frontier baseline trên proxy ontology term-coverage thô, với 40 tác vụ holdout. Ranh giới claim được giữ chặt: ngang bằng trên proxy này, không phải superiority, equivalence thống kê, deployability, safety, hay tái tạo bitwise checkpoint.
@misc{luong2026ontologyamplified,
title = {Ontology-Amplified Distillation for Sovereign Enterprise Language Models: A Proof-of-Mechanism Study in Vietnamese Financial Domains},
author = {Luong Tuan, Thanh},
year = {2026},
eprint = {2607.11948},
archivePrefix = {arXiv},
note = {FAOS Research Programme, RA-17. Published on arXiv 2026-07-11 as a combined article with RA-15: arXiv:2607.11948.}
}
Đang trong roadmap
Các track đang chạy. Mốc thời gian là dự kiến và có thể thay đổi theo tiến độ kiểm chứng.
RA-15Đã đăng
Điều phối dẫn dắt bởi Contextuality
Bài phương pháp kết quả-phủ định · đã đăng 2026-07-11, gộp với RA-17 thành arXiv:2607.11948
RA-11Chưa xác định
Quantum-Inspired Context Engineering
v1.0 · kết quả hậu-thực-nghiệm, thời điểm arXiv đang cân nhắc
RA-18Đã xếp hàng
Retrospective Ontology Augmentation
Bài tiếp theo của SovereignLM · chuẩn bị lock sau khi RA-17 có mã arXiv công khai
Bài tiếp theo đang được chuẩn bị
Sẽ công bố khi sẵn sàng.
Chương trình Nghiên cứu FAOS
FAOS được xây dựng theo mô hình Customer Zero — một nhà sáng lập cùng các đội agent — và chương trình nghiên cứu chạy trên chính hạ tầng mà chúng tôi cung cấp.
Chương trình gồm bốn nhánh: AI doanh nghiệp neurosymbolic, mô phỏng và kiểm chứng agent, thiết kế ontology và context engineering, phối hợp đa agent. Bài báo được viết cho người triển khai cần ứng dụng công trình này — không chỉ cho reviewer cần đánh giá nó.
Lý do chúng tôi làm theo cách này nằm trong tuyên ngôn. Tóm tắt: chúng tôi đang xây những hệ thống nhằm học từ công việc đã được rà soát, và sẽ đo xem chúng có thực sự nhân lên hay không.
Muốn ứng dụng công trình này?
Đặt buổi workshop để xem công trình này có thể áp dụng cho doanh nghiệp của bạn như thế nào.
