論文の概要: Agentic Web: Weaving the Next Web with AI Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21206v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 17:58:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.156982
• Title: Agentic Web: Weaving the Next Web with AI Agents
• Title（参考訳）: Agentic Web: AIエージェントで次のWebを織る
• Authors: Yingxuan Yang, Mulei Ma, Yuxuan Huang, Huacan Chai, Chenyu Gong, Haoran Geng, Yuanjian Zhou, Ying Wen, Meng Fang, Muhao Chen, Shangding Gu, Ming Jin, Costas Spanos, Yang Yang, Pieter Abbeel, Dawn Song, Weinan Zhang, Jun Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を活用したAIエージェントの出現は、エージェントWebに対する重要な転換点である。 このパラダイムでは、エージェントが直接対話して、ユーザに代わって複雑なタスクを計画、コーディネート、実行します。 本稿では,エージェントWebの理解と構築のための構造化フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.13815627467514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of AI agents powered by large language models (LLMs) marks a pivotal shift toward the Agentic Web, a new phase of the internet defined by autonomous, goal-driven interactions. In this paradigm, agents interact directly with one another to plan, coordinate, and execute complex tasks on behalf of users. This transition from human-driven to machine-to-machine interaction allows intent to be delegated, relieving users from routine digital operations and enabling a more interactive, automated web experience. In this paper, we present a structured framework for understanding and building the Agentic Web. We trace its evolution from the PC and Mobile Web eras and identify the core technological foundations that support this shift. Central to our framework is a conceptual model consisting of three key dimensions: intelligence, interaction, and economics. These dimensions collectively enable the capabilities of AI agents, such as retrieval, recommendation, planning, and collaboration. We analyze the architectural and infrastructural challenges involved in creating scalable agentic systems, including communication protocols, orchestration strategies, and emerging paradigms such as the Agent Attention Economy. We conclude by discussing the potential applications, societal risks, and governance issues posed by agentic systems, and outline research directions for developing open, secure, and intelligent ecosystems shaped by both human intent and autonomous agent behavior. A continuously updated collection of relevant studies for agentic web is available at: https://github.com/SafeRL-Lab/agentic-web.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を活用したAIエージェントの出現は、自律的で目標駆動のインタラクションによって定義されるインターネットの新しいフェーズであるAgentic Webへの重要なシフトを示す。 このパラダイムでは、エージェントが直接対話して、ユーザに代わって複雑なタスクを計画、コーディネート、実行します。 この人間駆動から機械間インタラクションへの移行により、ユーザを通常のデジタル操作から解放し、よりインタラクティブで自動化されたWebエクスペリエンスを可能にする。 本稿では,エージェントWebの理解と構築のための構造化フレームワークを提案する。 我々は、PCとモバイルウェブの時代からその進化を辿り、このシフトを支える中核となる技術基盤を特定した。 私たちのフレームワークの中心は、知性、相互作用、経済という3つの重要な次元からなる概念モデルです。 これらのディメンションは、検索、レコメンデーション、計画、コラボレーションといったAIエージェントの能力を集合的に可能にします。 本稿では,通信プロトコルやオーケストレーション戦略,エージェント注意経済などの新興パラダイムなど,スケーラブルなエージェントシステム構築に関わるアーキテクチャ的・構造的課題を分析する。 エージェントシステムによる潜在的な応用、社会的リスク、ガバナンスの問題について議論し、人間の意図と自律的なエージェント行動の両方によって形成されるオープンでセキュアでインテリジェントなエコシステムを開発するための研究の方向性を概説する。 エージェントWebに関する関連研究の継続的に更新されたコレクションは、https://github.com/SafeRL-Lab/agentic-web.comで公開されている。

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