論文の概要: Agentic AI Frameworks: Architectures, Protocols, and Design Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10146v1
- Date: Wed, 13 Aug 2025 19:16:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.094857
- Title: Agentic AI Frameworks: Architectures, Protocols, and Design Challenges
- Title（参考訳）: Agentic AIフレームワーク - アーキテクチャ、プロトコル、設計上の課題
- Authors: Hana Derouiche, Zaki Brahmi, Haithem Mazeni,
- Abstract要約: 人工知能では、人工知能エージェントが目標指向の自律性、文脈推論、動的マルチエージェント調整を示す。
本稿では,CrewAI,LangGraph,AutoGen,Semantic Kernel,Agno,Google ADK,MetaGPTなど,主要なエージェントAIフレームワークの体系的レビューと比較分析を行う。
この分野における重要な制限、新たなトレンド、オープンな課題を特定します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The emergence of Large Language Models (LLMs) has ushered in a transformative paradigm in artificial intelligence, Agentic AI, where intelligent agents exhibit goal-directed autonomy, contextual reasoning, and dynamic multi-agent coordination. This paper provides a systematic review and comparative analysis of leading Agentic AI frameworks, including CrewAI, LangGraph, AutoGen, Semantic Kernel, Agno, Google ADK, and MetaGPT, evaluating their architectural principles, communication mechanisms, memory management, safety guardrails, and alignment with service-oriented computing paradigms. Furthermore, we identify key limitations, emerging trends, and open challenges in the field. To address the issue of agent communication, we conduct an in-depth analysis of protocols such as the Contract Net Protocol (CNP), Agent-to-Agent (A2A), Agent Network Protocol (ANP), and Agora. Our findings not only establish a foundational taxonomy for Agentic AI systems but also propose future research directions to enhance scalability, robustness, and interoperability. This work serves as a comprehensive reference for researchers and practitioners working to advance the next generation of autonomous AI systems.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現は、人工知能の変革的パラダイムであるエージェントAIにおいて、インテリジェントエージェントが目標指向の自律性、コンテキスト推論、動的マルチエージェント調整を示す。
本稿では、CrewAI、LangGraph、AutoGen、Semantic Kernel、Agno、Google ADK、MetaGPTを含む主要なエージェントAIフレームワークの体系的レビューと比較分析を行い、アーキテクチャ原則、通信メカニズム、メモリ管理、安全ガードレール、サービス指向コンピューティングパラダイムとの整合性を評価する。
さらに、重要な制限、新しいトレンド、そしてこの分野におけるオープンな課題を特定します。
エージェント通信の問題に対処するため、契約ネットプロトコル(CNP)、エージェント・ツー・エージェント(A2A)、エージェント・ネットワーク・プロトコル(ANP)、Agoraなどのプロトコルを詳細に分析する。
我々の研究結果はエージェントAIシステムの基本的な分類法を確立するだけでなく、スケーラビリティ、堅牢性、相互運用性を高めるための今後の研究方向も提案している。
この研究は、次世代の自律型AIシステムの推進に取り組んでいる研究者や実践者にとって、包括的な参考となる。
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