論文の概要: AIOS: LLM Agent Operating System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16971v3
- Date: Thu, 07 Nov 2024 19:10:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 14:53:02.394353
- Title: AIOS: LLM Agent Operating System
- Title（参考訳）: AIOS: LLMエージェントオペレーティングシステム
- Authors: Kai Mei, Xi Zhu, Wujiang Xu, Wenyue Hua, Mingyu Jin, Zelong Li, Shuyuan Xu, Ruosong Ye, Yingqiang Ge, Yongfeng Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,LLMベースのエージェント管理のコンテキスト下で,AIOS(LLMベースのAIエージェントオペレーティングシステム)のアーキテクチャを提案する。
エージェントアプリケーションからリソースとLLM固有のサービスをAIOSカーネルに分離することで、LLMベースのエージェントを提供するための新しいアーキテクチャを導入する。
AIOSを使用すると、さまざまなエージェントフレームワークで構築されたエージェントを最大2.1倍高速に実行することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.59087894012381
- License:
- Abstract: LLM-based intelligent agents face significant deployment challenges, particularly related to resource management. Allowing unrestricted access to LLM or tool resources can lead to inefficient or even potentially harmful resource allocation and utilization for agents. Furthermore, the absence of proper scheduling and resource management mechanisms in current agent designs hinders concurrent processing and limits overall system efficiency. As the diversity and complexity of agents continue to grow, addressing these resource management issues becomes increasingly critical to LLM-based agent systems. To address these challenges, this paper proposes the architecture of AIOS (LLM-based AI Agent Operating System) under the context of managing LLM-based agents. It introduces a novel architecture for serving LLM-based agents by isolating resources and LLM-specific services from agent applications into an AIOS kernel. This AIOS kernel provides fundamental services (e.g., scheduling, context management, memory management, storage management, access control) and efficient management of resources (e.g., LLM and external tools) for runtime agents. To enhance usability, AIOS also includes an AIOS-Agent SDK, a comprehensive suite of APIs designed for utilizing functionalities provided by the AIOS kernel. Experimental results demonstrate that using AIOS can achieve up to 2.1x faster execution for serving agents built by various agent frameworks. The source code is available at https://github.com/agiresearch/AIOS.
- Abstract（参考訳）: LLMベースのインテリジェントエージェントは、特にリソース管理に関連する重要なデプロイメント課題に直面している。
LLMやツールリソースへの制限のないアクセスが許されると、エージェントの非効率性や潜在的に有害なリソース割り当てや利用につながる可能性がある。
さらに、現在のエージェント設計における適切なスケジューリングとリソース管理機構の欠如により、並列処理が妨げられ、システム全体の効率が制限される。
エージェントの多様性と複雑さが拡大するにつれて、これらのリソース管理の問題に対処することが、LLMベースのエージェントシステムにとってますます重要になる。
これらの課題に対処するために,本研究では,LLMベースのエージェント管理のコンテキスト下で,AIOS(LLMベースのAIエージェントオペレーティングシステム)のアーキテクチャを提案する。
エージェントアプリケーションからリソースとLLM固有のサービスをAIOSカーネルに分離することで、LLMベースのエージェントを提供するための新しいアーキテクチャを導入する。
このAIOSカーネルは、基本的なサービス(スケジューリング、コンテキスト管理、メモリ管理、ストレージ管理、アクセス制御など)と、ランタイムエージェントのためのリソース(LLMや外部ツールなど)の効率的な管理を提供する。
AIOSには、AIOSカーネルが提供する機能を活用するために設計された、包括的なAPIスイートであるAIOS-Agent SDKも含まれている。
実験の結果、AIOSを使用することで、さまざまなエージェントフレームワークによって構築されたサービスエージェントの実行が最大2.1倍高速になることが示された。
ソースコードはhttps://github.com/agiresearch/AIOSで公開されている。
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