論文の概要: AI2Agent: An End-to-End Framework for Deploying AI Projects as Autonomous Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23948v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 10:58:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:36:21.504881
• Title: AI2Agent: An End-to-End Framework for Deploying AI Projects as Autonomous Agents
• Title（参考訳）: AI2Agent:AIプロジェクトを自律エージェントとしてデプロイするためのエンドツーエンドフレームワーク
• Authors: Jiaxiang Chen, Jingwei Shi, Lei Gan, Jiale Zhang, Qingyu Zhang, Dongqian Zhang, Xin Pang, Zhucong Li, Yinghui Xu,
• Abstract要約: 本稿では、ガイドライン駆動実行を通じてAIプロジェクトのデプロイメントを自動化するエンドツーエンドフレームワークであるAI2Agentを紹介する。 我々は、TTS、テキスト・ツー・イメージ生成、画像編集、その他のAIアプリケーションをカバーする、30のAIデプロイメントケースの実験を行った。 その結果、AI2Agentはデプロイメント時間を大幅に短縮し、成功率を向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.802600809497097
• License:
• Abstract: As AI technology advances, it is driving innovation across industries, increasing the demand for scalable AI project deployment. However, deployment remains a critical challenge due to complex environment configurations, dependency conflicts, cross-platform adaptation, and debugging difficulties, which hinder automation and adoption. This paper introduces AI2Agent, an end-to-end framework that automates AI project deployment through guideline-driven execution, self-adaptive debugging, and case \& solution accumulation. AI2Agent dynamically analyzes deployment challenges, learns from past cases, and iteratively refines its approach, significantly reducing human intervention. To evaluate its effectiveness, we conducted experiments on 30 AI deployment cases, covering TTS, text-to-image generation, image editing, and other AI applications. Results show that AI2Agent significantly reduces deployment time and improves success rates. The code and demo video are now publicly accessible.
• Abstract（参考訳）: AI技術が進歩するにつれて、業界全体のイノベーションを推進し、スケーラブルなAIプロジェクトの展開に対する需要を増している。 しかし、複雑な環境設定、依存関係の競合、クロスプラットフォーム適応、デバッグの難しさにより、デプロイは依然として重要な課題であり、自動化と採用を妨げている。 本稿では、ガイドライン駆動実行、自己適応デバッグ、ケース \&ソリューションの蓄積を通じてAIプロジェクトのデプロイメントを自動化するエンドツーエンドフレームワークであるAI2Agentを紹介する。 AI2Agentは、デプロイメントの課題を動的に分析し、過去のケースから学び、そのアプローチを反復的に洗練し、人間の介入を大幅に削減する。 その有効性を評価するために、TTS、テキスト・ツー・イメージ生成、画像編集、その他のAIアプリケーションをカバーする、30のAIデプロイメントケースの実験を行った。 その結果、AI2Agentはデプロイメント時間を大幅に短縮し、成功率を向上させることがわかった。 コードとデモビデオが公開されている。

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