論文の概要: GoalfyMax: A Protocol-Driven Multi-Agent System for Intelligent Experience Entities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09497v1
- Date: Sun, 13 Jul 2025 05:13:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-15 18:48:23.364807
- Title: GoalfyMax: A Protocol-Driven Multi-Agent System for Intelligent Experience Entities
- Title（参考訳）: GoalfyMax: インテリジェントエクスペリエンスエンティティのためのプロトコル駆動マルチエージェントシステム
- Authors: Siyi Wu, Zeyu Wang, Xinyuan Song, Zhengpeng Zhou, Lifan Sun, Tianyu Shi,
- Abstract要約: 私たちは、エンドツーエンドのマルチエージェントコラボレーションのためのプロトコル駆動フレームワークであるGoalfyMaxを紹介します。
GoalfyMax が Model Context Protocol (MCP) 上に構築された標準化された Agent-to-Agent (A2A) 通信層を導入
Experience Pack(XP)アーキテクチャは、タスクの合理性と実行トレースの両方を保存する階層型メモリシステムである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.406205045227101
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modern enterprise environments demand intelligent systems capable of handling complex, dynamic, and multi-faceted tasks with high levels of autonomy and adaptability. However, traditional single-purpose AI systems often lack sufficient coordination, memory reuse, and task decomposition capabilities, limiting their scalability in realistic settings. To address these challenges, we present \textbf{GoalfyMax}, a protocol-driven framework for end-to-end multi-agent collaboration. GoalfyMax introduces a standardized Agent-to-Agent (A2A) communication layer built on the Model Context Protocol (MCP), allowing independent agents to coordinate through asynchronous, protocol-compliant interactions. It incorporates the Experience Pack (XP) architecture, a layered memory system that preserves both task rationales and execution traces, enabling structured knowledge retention and continual learning. Moreover, our system integrates advanced features including multi-turn contextual dialogue, long-short term memory modules, and dynamic safety validation, supporting robust, real-time strategy adaptation. Empirical results on complex task orchestration benchmarks and case study demonstrate that GoalfyMax achieves superior adaptability, coordination, and experience reuse compared to baseline frameworks. These findings highlight its potential as a scalable, future-ready foundation for multi-agent intelligent systems.
- Abstract（参考訳）: 現代のエンタープライズ環境は、高レベルの自律性と適応性を持つ複雑な、動的、多面的なタスクを処理できるインテリジェントなシステムを必要としています。
しかし、従来の単一目的AIシステムでは、十分な調整、メモリ再利用、タスク分解機能が欠如しており、現実的な設定でスケーラビリティを制限していることが多い。
これらの課題に対処するため、エンドツーエンドのマルチエージェントコラボレーションのためのプロトコル駆動フレームワークである \textbf{GoalfyMax} を提示する。
GoalfyMax は Model Context Protocol (MCP) 上に構築された標準の Agent-to-Agent (A2A) 通信層を導入している。
Experience Pack(XP)アーキテクチャは、タスクの合理性と実行トレースの両方を保存し、構造化された知識保持と継続的な学習を可能にする階層型メモリシステムである。
さらに,マルチターンコンテキスト対話,長期記憶モジュール,動的安全性検証などの高度な機能を統合し,堅牢でリアルタイムな戦略適応をサポートする。
複雑なタスクオーケストレーションベンチマークとケーススタディに関する実証的な結果は、GoalfyMaxがベースラインフレームワークよりも優れた適応性、コーディネート、エクスペリエンスの再利用を実現していることを示している。
これらの知見は、マルチエージェントインテリジェントシステムのスケーラブルで将来的な基盤としての可能性を強調している。
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