論文の概要: AI Agentic workflows and Enterprise APIs: Adapting API architectures for the age of AI agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17443v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 05:55:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-16 22:53:28.777148
• Title: AI Agentic workflows and Enterprise APIs: Adapting API architectures for the age of AI agents
• Title（参考訳）: AIエージェントワークフローとエンタープライズAPI:AIエージェント時代のAPIアーキテクチャへの適応
• Authors: Vaibhav Tupe, Shrinath Thube,
• Abstract要約: 生成型AIは、自律型AIエージェントの出現を触媒し、エンタープライズコンピューティングインフラストラクチャに対する前例のない課題を提示している。 現在のエンタープライズAPIアーキテクチャは、主に人間主導の事前定義されたインタラクションパターンのために設計されており、インテリジェントエージェントの動的で目標指向の振る舞いをサポートするために、それらを不備にしている。 本研究は,AIエージェントを効果的にサポートするエンタープライズAPIのアーキテクチャ適応を体系的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancement of Generative AI has catalyzed the emergence of autonomous AI agents, presenting unprecedented challenges for enterprise computing infrastructures. Current enterprise API architectures are predominantly designed for human-driven, predefined interaction patterns, rendering them ill-equipped to support intelligent agents' dynamic, goal-oriented behaviors. This research systematically examines the architectural adaptations for enterprise APIs to support AI agentic workflows effectively. Through a comprehensive analysis of existing API design paradigms, agent interaction models, and emerging technological constraints, the paper develops a strategic framework for API transformation. The study employs a mixed-method approach, combining theoretical modeling, comparative analysis, and exploratory design principles to address critical challenges in standardization, performance, and intelligent interaction. The proposed research contributes a conceptual model for next-generation enterprise APIs that can seamlessly integrate with autonomous AI agent ecosystems, offering significant implications for future enterprise computing architectures.
• Abstract（参考訳）: Generative AIの急速な進歩は、自律型AIエージェントの台頭を触媒し、エンタープライズコンピューティングインフラストラクチャに対する前例のない課題を提示している。 現在のエンタープライズAPIアーキテクチャは、主に人間主導の事前定義されたインタラクションパターンのために設計されており、インテリジェントエージェントの動的で目標指向の振る舞いをサポートするために、それらを不備にしている。 本研究では,AIエージェントワークフローを効果的にサポートするエンタープライズAPIのアーキテクチャ適応を体系的に検討する。 既存のAPI設計パラダイム,エージェントインタラクションモデル,新たな技術的制約の包括的な分析を通じて,APIトランスフォーメーションのための戦略的フレームワークを開発する。 この研究は、理論モデリング、比較分析、探索的設計原則を組み合わせて、標準化、性能、知的相互作用における重要な課題に対処する混合手法のアプローチを採用している。 提案した研究は、自律型AIエージェントエコシステムとシームレスに統合可能な次世代エンタープライズAPIの概念モデルに貢献し、将来のエンタープライズコンピューティングアーキテクチャに重大な影響を与える。

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