論文の概要: LLM Agents Are the Antidote to Walled Gardens
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23978v1
- Date: Mon, 30 Jun 2025 15:45:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-01 21:27:54.136542
- Title: LLM Agents Are the Antidote to Walled Gardens
- Title（参考訳）: LLMのエージェントは、壁で囲まれた庭の防腐剤
- Authors: Samuele Marro, Philip Torr,
- Abstract要約: インターネットのコアインフラストラクチャはオープンで普遍的に設計されているが、今日のアプリケーション層はクローズドでプロプライエタリなプラットフォームによって支配されている。
LLMをベースとしたエージェントは、この現状を根本的に破壊する。
2つのデジタルサービスがAIベースのアダプタを使ってデータをシームレスに交換する機能です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.675258327032376
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While the Internet's core infrastructure was designed to be open and universal, today's application layer is dominated by closed, proprietary platforms. Open and interoperable APIs require significant investment, and market leaders have little incentive to enable data exchange that could erode their user lock-in. We argue that LLM-based agents fundamentally disrupt this status quo. Agents can automatically translate between data formats and interact with interfaces designed for humans: this makes interoperability dramatically cheaper and effectively unavoidable. We name this shift universal interoperability: the ability for any two digital services to exchange data seamlessly using AI-mediated adapters. Universal interoperability undermines monopolistic behaviours and promotes data portability. However, it can also lead to new security risks and technical debt. Our position is that the ML community should embrace this development while building the appropriate frameworks to mitigate the downsides. By acting now, we can harness AI to restore user freedom and competitive markets without sacrificing security.
- Abstract（参考訳）: インターネットのコアインフラストラクチャはオープンで普遍的に設計されているが、今日のアプリケーション層はクローズドでプロプライエタリなプラットフォームによって支配されている。
オープンで相互運用可能なAPIにはかなりの投資が必要だ。
LLMをベースとしたエージェントは、この現状を根本的に破壊する。
エージェントは自動的にデータフォーマットを変換し、人間用に設計されたインターフェースと対話する。
2つのデジタルサービスがAIベースのアダプタを使ってデータをシームレスに交換する機能です。
ユニバーサルインターオペラビリティは独占的な振る舞いを損なうとともに、データのポータビリティを促進する。
しかし、これは新たなセキュリティリスクや技術的負債につながる可能性がある。
私たちの立場では、MLコミュニティは、この開発を取り入れつつ、マイナス面を軽減する適切なフレームワークを構築しなければならない、ということです。
今行動することで、私たちはAIを利用して、セキュリティを犠牲にすることなく、ユーザーの自由と競争市場を回復できます。
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