論文の概要: Fetch.ai: An Architecture for Modern Multi-Agent Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18699v1
- Date: Tue, 21 Oct 2025 14:53:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 03:08:13.743008
- Title: Fetch.ai: An Architecture for Modern Multi-Agent Systems
- Title（参考訳）: Fetch.ai: 現代のマルチエージェントシステムのためのアーキテクチャ
- Authors: Michael J. Wooldridge, Attila Bagoly, Jonathan J. Ward, Emanuele La Malfa, Gabriel Paludo Licks,
- Abstract要約: LLM駆動の知的システムの近年の急増は、基礎的マルチエージェントシステム(MAS)研究の数十年をほとんど見落としている。
Fetch.aiは、従来のMAS原則と現代的なAI機能の統合を促進することで、このギャップを埋めるべく設計された、産業力のあるプラットフォームである。
私たちは、アイデンティティ、ディスカバリ、トランザクションを検証するために、オンチェーンブロックチェーンサービスの分散基盤の上に構築された、新しい多層ソリューションを提示します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.4021644658645
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent surges in LLM-driven intelligent systems largely overlook decades of foundational multi-agent systems (MAS) research, resulting in frameworks with critical limitations such as centralization and inadequate trust and communication protocols. This paper introduces the Fetch.ai architecture, an industrial-strength platform designed to bridge this gap by facilitating the integration of classical MAS principles with modern AI capabilities. We present a novel, multi-layered solution built on a decentralized foundation of on-chain blockchain services for verifiable identity, discovery, and transactions. This is complemented by a comprehensive development framework for creating secure, interoperable agents, a cloud-based platform for deployment, and an intelligent orchestration layer where an agent-native LLM translates high-level human goals into complex, multi-agent workflows. We demonstrate the deployed nature of this system through a decentralized logistics use case where autonomous agents dynamically discover, negotiate, and transact with one another securely. Ultimately, the Fetch.ai stack provides a principled architecture for moving beyond current agent implementations towards open, collaborative, and economically sustainable multi-agent ecosystems.
- Abstract（参考訳）: 近年のLLM駆動の知的システムの急激な増加は、数十年にわたる基礎的マルチエージェントシステム(MAS)の研究を概観し、中央集権化や不適切な信頼・コミュニケーションプロトコルといった重要な制約を持つフレームワークを生み出している。
本稿では、従来のMAS原則と現代のAI機能の統合を容易にすることで、このギャップを埋めるべく設計された、産業力のあるプラットフォームであるFetch.aiアーキテクチャを紹介する。
私たちは、アイデンティティ、ディスカバリ、トランザクションを検証するために、オンチェーンブロックチェーンサービスの分散基盤の上に構築された、新しい多層ソリューションを提示します。
これは、セキュアで相互運用可能なエージェントを作成するための包括的な開発フレームワーク、デプロイのためのクラウドベースのプラットフォーム、エージェントネイティブなLLMが高レベルの人間の目標を複雑なマルチエージェントワークフローに変換するインテリジェントなオーケストレーション層によって補完される。
自律型エージェントが動的に相互に発見、交渉、取引を行う分散ロジスティクスユースケースを通じて、このシステムのデプロイされた性質を実証する。
最終的に、Fetch.aiスタックは、現在のエージェント実装を超えて、オープンでコラボレーティブで経済的に持続可能なマルチエージェントエコシステムに移行するための、原則化されたアーキテクチャを提供する。
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