論文の概要: Advancing Multi-Agent Systems Through Model Context Protocol: Architecture, Implementation, and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21030v1
• Date: Sat, 26 Apr 2025 03:43:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-10 02:15:30.069689
• Title: Advancing Multi-Agent Systems Through Model Context Protocol: Architecture, Implementation, and Applications
• Title（参考訳）: モデルコンテキストプロトコルによるマルチエージェントシステムの改善:アーキテクチャ、実装、アプリケーション
• Authors: Naveen Krishnan,
• Abstract要約: 本稿では,モデルコンテキストプロトコル(MCP)によるマルチエージェントシステムの進化のための包括的フレームワークを提案する。 我々は、統合理論基盤、高度なコンテキスト管理技術、スケーラブルな調整パターンを開発することで、AIエージェントアーキテクチャに関するこれまでの研究を拡張した。 私たちは、現在の制限、新たな研究機会、そして業界全体にわたる潜在的な変革的応用を特定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multi-agent systems represent a significant advancement in artificial intelligence, enabling complex problem-solving through coordinated specialized agents. However, these systems face fundamental challenges in context management, coordination efficiency, and scalable operation. This paper introduces a comprehensive framework for advancing multi-agent systems through Model Context Protocol (MCP), addressing these challenges through standardized context sharing and coordination mechanisms. We extend previous work on AI agent architectures by developing a unified theoretical foundation, advanced context management techniques, and scalable coordination patterns. Through detailed implementation case studies across enterprise knowledge management, collaborative research, and distributed problem-solving domains, we demonstrate significant performance improvements compared to traditional approaches. Our evaluation methodology provides a systematic assessment framework with benchmark tasks and datasets specifically designed for multi-agent systems. We identify current limitations, emerging research opportunities, and potential transformative applications across industries. This work contributes to the evolution of more capable, collaborative, and context-aware artificial intelligence systems that can effectively address complex real-world challenges.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステムは人工知能の大幅な進歩を示し、協調した特殊エージェントによる複雑な問題解決を可能にする。 しかし、これらのシステムはコンテキスト管理、調整効率、スケーラブルな運用において根本的な課題に直面している。 本稿では,モデルコンテキストプロトコル(MCP)を通じてマルチエージェントシステムを進化させるための包括的フレームワークを紹介し,標準化されたコンテキスト共有と協調機構を通じてこれらの課題に対処する。 我々は、統合理論基盤、高度なコンテキスト管理技術、スケーラブルな調整パターンを開発することで、AIエージェントアーキテクチャに関するこれまでの研究を拡張した。 企業知識管理,共同研究,分散問題解決領域にまたがる詳細な実装事例研究を通じて,従来の手法と比較して,大幅な性能向上を示す。 評価手法は,マルチエージェントシステムに特化して設計されたベンチマークタスクとデータセットを備えたシステム評価フレームワークを提供する。 私たちは、現在の制限、新たな研究機会、そして業界全体にわたる潜在的な変革的応用を特定します。 この研究は、複雑な現実世界の課題に効果的に対処できる、より有能で協調的でコンテキスト対応の人工知能システムの進化に寄与する。

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