論文の概要: Alpha Berkeley: A Scalable Framework for the Orchestration of Agentic Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15066v1
- Date: Wed, 20 Aug 2025 20:57:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.092303
- Title: Alpha Berkeley: A Scalable Framework for the Orchestration of Agentic Systems
- Title（参考訳）: Alpha Berkeley: エージェントシステムのオーケストレーションのためのスケーラブルなフレームワーク
- Authors: Thorsten Hellert, João Montenegro, Antonin Sulc,
- Abstract要約: スケーラブルなエージェントシステムのための実運用対応アーキテクチャであるAlpha Berkeley Frameworkを紹介した。
このフレームワークは、タスク毎の関連ツールのみを選択するための動的機能分類、プランファーストオーケストレーションモデル、コンテキスト対応タスク抽出を備えている。
本稿では,その汎用性について,チュートリアル型風力発電モニタリングの例と,Advanced Light Source ParticleAccelerでの展開という,2つのケーススタディを通じて実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793009
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Coordinating workflows across heterogeneous control systems remains a central challenge in safety-critical environments such as scientific facilities, industrial plants, and energy infrastructures. Language-model-driven agents offer a natural interface for these tasks, but existing approaches often lack scalability, reliability, and human oversight. We introduce the Alpha Berkeley Framework, a production-ready architecture for scalable agentic systems that integrate conversational context with robust tool orchestration. The framework features dynamic capability classification to select only relevant tools per task, a plan-first orchestration model that generates execution plans with explicit dependencies and optional human approval, context-aware task extraction that combines dialogue history with external memory and domain resources, and production-ready execution environments with checkpointing, artifact management, and modular deployment. We demonstrate its versatility through two case studies: a tutorial-style wind farm monitoring example and a deployment at the Advanced Light Source particle accelerator. These results establish Alpha Berkeley as a reliable and transparent framework for agentic systems in high-stakes domains.
- Abstract（参考訳）: 異種制御システム間のワークフローの調整は、科学施設、工業プラント、エネルギーインフラといった安全に重要な環境において、依然として中心的な課題である。
言語モデル駆動エージェントはこれらのタスクに自然なインターフェースを提供するが、既存のアプローチにはスケーラビリティ、信頼性、人間の監視が欠けていることが多い。
我々は、対話コンテキストと堅牢なツールオーケストレーションを統合するスケーラブルなエージェントシステムのための実運用対応アーキテクチャであるAlpha Berkeley Frameworkを紹介します。
このフレームワークは、タスクごとに関連するツールのみを選択するための動的機能分類、明示的な依存関係を持つ実行計画を生成するプランファーストオーケストレーションモデル、オプションの人間による承認、対話履歴と外部メモリとドメインリソースを組み合わせたコンテキスト対応タスク抽出、チェックポイント、アーティファクト管理、モジュール配置を備えたプロダクション対応実行環境などを備えている。
本稿では,その汎用性について,チュートリアル型風力発電モニタリングの例と,Advanced Light Source ParticleAccelerでの展開という,2つのケーススタディを通じて実証する。
これらの結果は、高い領域におけるエージェントシステムの信頼性と透過的なフレームワークとしてAlpha Berkeleyを確立している。
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