論文の概要: Agentic Meta-Orchestrator for Multi-task Copilots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22781v1
• Date: Sun, 26 Oct 2025 18:13:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.365399
• Title: Agentic Meta-Orchestrator for Multi-task Copilots
• Title（参考訳）: マルチタスクコパイロットのためのエージェントメタオーケストレータ
• Authors: Xiaofeng Zhu, Yunshen Zhou,
• Abstract要約: Microsoft Copilotスイートは、重要なタスクの処理に熟練したさまざまなエージェントの共通エントリポイントとして機能する。 本稿では,複数のタスクやスケーラブルなエージェントを扱うためのAMO(Agentic Meta-Orchestrator)を提案する。 Microsoft 365 (M365) の E-Commerce Copilot と Code compliance copilot である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.279977562042454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Microsoft Copilot suites serve as the universal entry point for various agents skilled in handling important tasks, ranging from assisting a customer with product purchases to detecting vulnerabilities in corporate programming code. Each agent can be powered by language models, software engineering operations, such as database retrieval, and internal \& external knowledge. The repertoire of a copilot can expand dynamically with new agents. This requires a robust orchestrator that can distribute tasks from user prompts to the right agents. In this work, we propose an Agentic Meta-orchestrator (AMO) for handling multiple tasks and scalable agents in copilot services, which can provide both natural language and action responses. We will also demonstrate the planning that leverages meta-learning, i.e., a trained decision tree model for deciding the best inference strategy among various agents/models. We showcase the effectiveness of our AMO through two production use cases: Microsoft 365 (M365) E-Commerce Copilot and code compliance copilot. M365 E-Commerce Copilot advertises Microsoft products to external customers to promote sales success. The M365 E-Commerce Copilot provides up-to-date product information and connects to multiple agents, such as relational databases and human customer support. The code compliance copilot scans the internal DevOps code to detect known and new compliance issues in pull requests (PR).
• Abstract（参考訳）: Microsoft Copilotスイートは、顧客の製品購入を支援することや、企業プログラミングコードの脆弱性を検出することなど、重要なタスクの処理に熟練したさまざまなエージェントの共通エントリポイントとして機能する。 各エージェントは、言語モデル、データベース検索のようなソフトウェアエンジニアリング操作、および内部の \&外部の知識によって駆動することができる。 コピロットのレパートリーは、新しいエージェントで動的に膨張することができる。 これは、ユーザプロンプトから適切なエージェントにタスクを分散できる堅牢なオーケストレータを必要とする。 本研究では,複数のタスクやスケーラブルなエージェントを扱うためのAMO(Agentic Meta-Orchestrator)を提案する。 メタラーニング(メタラーニング)、すなわち、様々なエージェント/モデル間の最良の推論戦略を決定するための訓練された決定木モデルを活用する計画についても実証する。 Microsoft 365 (M365) の E-Commerce Copilot と Code compliance copilot である。 M365 E-Commerce Copilotは、Microsoft製品を外部の顧客に宣伝し、販売の成功を促進する。 M365 E-Commerce Copilotは、最新の製品情報を提供し、リレーショナルデータベースやヒューマンカスタマーサポートなどの複数のエージェントに接続する。 コードコンプライアンスパトロールは、内部のDevOpsコードをスキャンして、プルリクエスト(PR)における既知の新しいコンプライアンス問題を検出する。

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