論文の概要: Survey of LLM Agent Communication with MCP: A Software Design Pattern Centric Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05364v1
- Date: Mon, 26 May 2025 09:11:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-16 03:13:19.009079
- Title: Survey of LLM Agent Communication with MCP: A Software Design Pattern Centric Review
- Title（参考訳）: MCPを用いたLCMエージェントコミュニケーションの実態調査:ソフトウェアデザインパターン中心の概観
- Authors: Anjana Sarkar, Soumyendu Sarkar,
- Abstract要約: 調査ではMediator, Observer, Publish-Subscribe, Brokerなど,確立したパターンを再検討している。
記事は、オープンな課題、潜在的なセキュリティリスク、堅牢で相互運用可能でスケーラブルなマルチエージェントエコシステムを前進させる有望な方向性を概説することで締めくくっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This survey investigates how classical software design patterns can enhance the reliability and scalability of communication in Large Language Model (LLM)-driven agentic AI systems, focusing particularly on the Model Context Protocol (MCP). It examines the foundational architectures of LLM-based agents and their evolution from isolated operation to sophisticated, multi-agent collaboration, addressing key communication hurdles that arise in this transition. The study revisits well-established patterns, including Mediator, Observer, Publish-Subscribe, and Broker, and analyzes their relevance in structuring agent interactions within MCP-compliant frameworks. To clarify these dynamics, the article provides conceptual schematics and formal models that map out communication pathways and optimize data flow. It further explores architectural variations suited to different degrees of agent autonomy and system complexity. Real-world applications in domains such as real-time financial processing and investment banking are discussed, illustrating how these patterns and MCP can meet specific operational demands. The article concludes by outlining open challenges, potential security risks, and promising directions for advancing robust, interoperable, and scalable multi-agent LLM ecosystems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Model (LLM) 駆動のエージェントAIシステムにおいて,古典的ソフトウェア設計パターンが通信の信頼性とスケーラビリティを高める方法について検討する。
LLMをベースとしたエージェントの基本的アーキテクチャと、孤立した操作から高度でマルチエージェントなコラボレーションへの進化について検討し、この移行で生じる重要なコミュニケーションハードルに対処する。
調査では、Mediator、Observer、Publish-Subscribe、Brokerなど、確立されたパターンを再検討し、MPP準拠のフレームワーク内でのエージェントインタラクションの構造化との関連性を分析した。
これらのダイナミクスを明らかにするため、本論文では、通信経路をマッピングし、データフローを最適化する概念的スキーマと形式モデルを提供する。
さらに、エージェントの自律性とシステムの複雑さの度合いに合ったアーキテクチャのバリエーションについても検討している。
リアルタイム金融処理や投資銀行といった分野における実世界のアプリケーションについて論じ、これらのパターンとMPPが特定の運用要求を満たす方法について説明する。
この記事は、オープンな課題、潜在的なセキュリティリスク、堅牢で相互運用可能でスケーラブルなマルチエージェントLPMエコシステムを前進させる有望な方向性を概説することで締めくくっている。
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