論文の概要: Toward Super Agent System with Hybrid AI Routers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10519v1
• Date: Fri, 11 Apr 2025 00:54:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:12:22.153266
• Title: Toward Super Agent System with Hybrid AI Routers
• Title（参考訳）: ハイブリッドAIルータを用いたスーパーエージェントシステムに向けて
• Authors: Yuhang Yao, Haixin Wang, Yibo Chen, Jiawen Wang, Min Chang Jordan Ren, Bosheng Ding, Salman Avestimehr, Chaoyang He,
• Abstract要約: スーパーエージェントは、要約、コーディング、研究など、多様なユーザニーズを満たすことができる。 このようなエージェントを現実世界のデプロイや大規模アクセスに有効にするためには、大幅な最適化が必要である。 本稿ではスーパーエージェントシステムの設計について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.22599167969104
• License:
• Abstract: AI Agents powered by Large Language Models are transforming the world through enormous applications. A super agent has the potential to fulfill diverse user needs, such as summarization, coding, and research, by accurately understanding user intent and leveraging the appropriate tools to solve tasks. However, to make such an agent viable for real-world deployment and accessible at scale, significant optimizations are required to ensure high efficiency and low cost. This paper presents a design of the Super Agent System. Upon receiving a user prompt, the system first detects the intent of the user, then routes the request to specialized task agents with the necessary tools or automatically generates agentic workflows. In practice, most applications directly serve as AI assistants on edge devices such as phones and robots. As different language models vary in capability and cloud-based models often entail high computational costs, latency, and privacy concerns, we then explore the hybrid mode where the router dynamically selects between local and cloud models based on task complexity. Finally, we introduce the blueprint of an on-device super agent enhanced with cloud. With advances in multi-modality models and edge hardware, we envision that most computations can be handled locally, with cloud collaboration only as needed. Such architecture paves the way for super agents to be seamlessly integrated into everyday life in the near future.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルを利用したAIエージェントは、巨大なアプリケーションを通じて世界を変革している。 スーパーエージェントは、ユーザの意図を正確に理解し、タスクを解決するための適切なツールを活用することで、要約、コーディング、研究などの多様なユーザニーズを満たすことができる。 しかし、そのようなエージェントを現実のデプロイに有効化し、大規模に利用できるようにするためには、高い効率と低コストを確保するために重要な最適化が必要である。 本稿ではスーパーエージェントシステムの設計について述べる。 ユーザのプロンプトを受信すると、まずユーザの意図を検知し、必要なツールを使って特別のタスクエージェントにリクエストをルーティングするか、エージェントワークフローを自動的に生成する。 実際には、ほとんどのアプリケーションは電話やロボットなどのエッジデバイス上でAIアシスタントとして直接機能する。 異なる言語モデルが異なる能力があり、クラウドベースのモデルでは高い計算コスト、レイテンシ、プライバシの懸念が伴うことが多いため、タスクの複雑さに基づいてルータがローカルモデルとクラウドモデルの間で動的に選択するハイブリッドモードを探索する。 最後に,クラウドにより強化されたデバイス上のスーパーエージェントの青写真を紹介する。 マルチモダリティモデルとエッジハードウェアの進歩により、ほとんどの計算はローカルで処理でき、クラウドのコラボレーションは必要なだけである、と私たちは考えています。 このようなアーキテクチャは、近い将来、スーパーエージェントを日常の生活にシームレスに統合する道を開く。

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