論文の概要: Control Plane as a Tool: A Scalable Design Pattern for Agentic AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06817v1
- Date: Sun, 11 May 2025 02:58:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.053272
- Title: Control Plane as a Tool: A Scalable Design Pattern for Agentic AI Systems
- Title（参考訳）: ツールとしてのコントロールプレーン:エージェントAIシステムのためのスケーラブルなデザインパターン
- Authors: Sivasathivel Kandasamy,
- Abstract要約: 本稿では, エージェントの種類, 環境との相互作用の態様, インフラ・建築の課題を概観する。
本稿では再利用可能な設計抽象化である"Control Plane as a Tool"パターンを提案する。
このパターンは、モジュールツールのルーティングロジックをカプセル化しながら、単一のツールインターフェースをエージェントに公開することを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.997108944111501
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Agentic AI systems represent a new frontier in artificial intelligence, where agents often based on large language models(LLMs) interact with tools, environments, and other agents to accomplish tasks with a degree of autonomy. These systems show promise across a range of domains, but their architectural underpinnings remain immature. This paper conducts a comprehensive review of the types of agents, their modes of interaction with the environment, and the infrastructural and architectural challenges that emerge. We identify a gap in how these systems manage tool orchestration at scale and propose a reusable design abstraction: the "Control Plane as a Tool" pattern. This pattern allows developers to expose a single tool interface to an agent while encapsulating modular tool routing logic behind it. We position this pattern within the broader context of agent design and argue that it addresses several key challenges in scaling, safety, and extensibility.
- Abstract（参考訳）: エージェントAIシステムは人工知能の新しいフロンティアであり、エージェントはしばしば大きな言語モデル(LLM)に基づいてツールや環境、その他のエージェントと対話し、ある程度の自律性でタスクを遂行する。
これらのシステムは様々な領域にわたる約束を示すが、アーキテクチャの基盤は未成熟のままである。
本稿では, エージェントの種類, 環境との相互作用の態様, インフラ・建築の課題を概観する。
これらのシステムがツールオーケストレーションを大規模に管理する方法のギャップを特定し、再利用可能な設計抽象化である"Control Plane as a Tool"パターンを提案します。
このパターンは、モジュールツールのルーティングロジックをカプセル化しながら、単一のツールインターフェースをエージェントに公開することを可能にする。
我々は、このパターンをエージェント設計のより広い文脈に配置し、スケーリング、安全性、拡張性におけるいくつかの重要な課題に対処すると主張している。
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