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: 2025-03-02 04:52:08.058662
• 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:
• 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。

関連論文リスト

• Transforming the Hybrid Cloud for Emerging AI Workloads [81.15269563290326]
  このホワイトペーパーでは、AIワークロードの複雑さの増大に対応するために、ハイブリッドクラウドシステムを変革することを想定している。 提案したフレームワークは、エネルギー効率、性能、コスト効率において重要な課題に対処する。 この共同イニシアチブは、ハイブリッドクラウドをセキュアで効率的で持続可能なプラットフォームとして確立することを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T11:57:43Z)
• Collaborative AI in Sentiment Analysis: System Architecture, Data Prediction and Deployment Strategies [3.3374611485861116]
  大規模言語モデル(LLM)に基づく人工知能技術は、特に感情分析においてゲームチェンジャーとなっている。 しかし、複雑なマルチモーダルデータを処理するための多様なAIモデルの統合と、それに伴う機能抽出の高コストは、大きな課題を呈している。 本研究では,様々なAIシステムにまたがるタスクを効率的に分散・解決するための協調型AIフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T06:14:34Z)
• Data Analysis in the Era of Generative AI [56.44807642944589]
  本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。 我々は、大規模言語とマルチモーダルモデルの出現が、データ分析ワークフローの様々な段階を強化する新しい機会を提供する方法について検討する。 次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T06:31:03Z)
• Building AI Agents for Autonomous Clouds: Challenges and Design Principles [17.03870042416836]
  AI for IT Operations(AIOps)は、障害のローカライゼーションや根本原因分析といった複雑な運用タスクを自動化することを目的としている。 このビジョンペーパーは、まず要求をフレーミングし、次に設計決定について議論することで、そのようなフレームワークの基礎を定めています。 アプリケーションをオーケストレーションし,カオスエンジニアリングを使用してリアルタイム障害を注入するエージェント-クラウドインターフェースを活用したプロトタイプ実装であるAIOpsLabと,障害のローカライズと解決を行うエージェントとのインターフェースを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T20:40:43Z)
• Converging Paradigms: The Synergy of Symbolic and Connectionist AI in LLM-Empowered Autonomous Agents [55.63497537202751]
  コネクショニストと象徴的人工知能(AI)の収束を探求する記事 従来、コネクショナリストAIはニューラルネットワークにフォーカスし、シンボリックAIはシンボリック表現とロジックを強調していた。 大型言語モデル(LLM)の最近の進歩は、人間の言語をシンボルとして扱う際のコネクショナリストアーキテクチャの可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T14:00:53Z)
• Internet of Agents: Weaving a Web of Heterogeneous Agents for Collaborative Intelligence [79.5316642687565]
  既存のマルチエージェントフレームワークは、多種多様なサードパーティエージェントの統合に苦慮することが多い。 我々はこれらの制限に対処する新しいフレームワークであるInternet of Agents (IoA)を提案する。 IoAはエージェント統合プロトコル、インスタントメッセージのようなアーキテクチャ設計、エージェントのチーム化と会話フロー制御のための動的メカニズムを導入している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T17:33:24Z)
• Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
  エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。 本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z)
• Navigating the Complexity of Generative AI Adoption in Software Engineering [6.190511747986327]
  ソフトウェア工学における生成人工知能(AI)ツールの採用パターンについて検討した。 個人レベル、技術レベル、社会的レベルの影響要因を分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-12T11:05:19Z)
• Which Design Decisions in AI-enabled Mobile Applications Contribute to Greener AI? [7.194465440864905]
  このレポートは、AI対応アプリケーションの性能に対する設計決定の影響を定量化する実証的研究を行う計画で構成されている。 我々は、複数の画像分類とテキスト分類問題を解決するために、モバイルアプリケーションに画像ベースニューラルネットワークと言語ベースニューラルネットワークの両方を実装します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-28T07:30:28Z)
• Towards an Interface Description Template for AI-enabled Systems [77.34726150561087]
  再利用(Reuse)は、システムアーキテクチャを既存のコンポーネントでインスタンス化しようとする、一般的なシステムアーキテクチャのアプローチである。 現在、コンポーネントが当初目的としていたものと異なるシステムで運用する可搬性を評価するために必要な情報の選択をガイドするフレームワークは存在しない。 我々は、AI対応コンポーネントの主情報をキャプチャするインターフェイス記述テンプレートの確立に向けて、現在進行中の作業について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T20:30:26Z)
• Developing and Operating Artificial Intelligence Models in Trustworthy Autonomous Systems [8.27310353898034]
  このワーク・イン・プログレス・ペーパーはAIベースのASの開発と運用のギャップを埋めることを目的としている。 私たちはそれを実践するために、新しく包括的なDevOpsアプローチを提案します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-11T17:52:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。