論文の概要: Orchestral AI: A Framework for Agent Orchestration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02577v1
- Date: Mon, 05 Jan 2026 22:02:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.735174
- Title: Orchestral AI: A Framework for Agent Orchestration
- Title（参考訳）: Orchestral AI: エージェントオーケストレーションのためのフレームワーク
- Authors: Alexander Roman, Jacob Roman,
- Abstract要約: Orchestralは軽量なPythonフレームワークで、主要なプロバイダ間でLLMエージェントを構築するための統一型安全なインターフェースを提供する。
プロバイダ間でシームレスに動作し、手作業によるフォーマット変換を排除し、フレームワークが引き起こす複雑さを低減します。
リッチなツールコール、コンテキストのコンパクト化、サンドボックス、ユーザ承認、サブエージェント、メモリ管理、MPP統合など、より大きなフレームワークで見られる高度なエージェント機能をサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.946776875141666
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid proliferation of LLM agent frameworks has forced developers to choose between vendor lock-in through provider-specific SDKs and complex multi-package ecosystems that obscure control flow and hinder reproducibility. Integrating tool calling across multiple LLM providers remains a core engineering challenge due to fragmented APIs, incompatible message formats, and inconsistent streaming and tool-calling behavior, making it difficult to build portable, reliable agent systems. We introduce Orchestral, a lightweight Python framework that provides a unified, type-safe interface for building LLM agents across major providers while preserving the simplicity required for scientific computing and production deployment. Orchestral defines a single universal representation for messages, tools, and LLM usage that operates seamlessly across providers, eliminating manual format translation and reducing framework-induced complexity. Automatic tool schema generation from Python type hints removes the need for handwritten descriptors while maintaining type safety across provider boundaries. A synchronous execution model with streaming support enables deterministic behavior, straightforward debugging, and real-time interaction without introducing server dependencies. The framework's modular architecture cleanly separates provider integration, tool execution, conversation orchestration, and user-facing interfaces, enabling extensibility without architectural entanglement. Orchestral supports advanced agent capabilities found in larger frameworks, including rich tool calling, context compaction, workspace sandboxing, user approval workflows, sub-agents, memory management, and MCP integration.
- Abstract（参考訳）: LLMエージェントフレームワークの急速な普及により、開発者はプロバイダ固有のSDKと、制御フローを曖昧にし再現性を阻害する複雑なマルチパッケージエコシステムを通じて、ベンダーのロックインを選択せざるを得なくなった。
複数のLLMプロバイダにまたがるツール呼び出しの統合は、断片化されたAPI、互換性のないメッセージフォーマット、一貫性のないストリーミングとツール呼び出しの動作によって、技術的な課題であり、ポータブルで信頼性の高いエージェントシステムの構築が困難である。
Orchestralは軽量なPythonフレームワークで、科学計算と運用展開に必要な単純さを維持しながら、主要なプロバイダにまたがってLLMエージェントを構築するための統一的でタイプセーフなインターフェースを提供する。
Orchestralはメッセージ、ツール、LLMの使用を単一の普遍的な表現として定義しており、プロバイダ間でシームレスに動作し、手作業によるフォーマット変換を排除し、フレームワークによって引き起こされる複雑さを低減している。
Pythonの型ヒントから自動ツールスキーマを生成することで,プロバイダ境界を越えた型安全性を維持しながら,手書きのディスクリプタの必要性がなくなる。
ストリーミングサポートを備えた同期実行モデルは、サーバ依存を導入することなく、決定論的動作、簡単なデバッグ、リアルタイムインタラクションを可能にする。
フレームワークのモジュール化されたアーキテクチャは、プロバイダの統合、ツールの実行、会話のオーケストレーション、ユーザインターフェースをきれいに分離し、アーキテクチャの絡みのない拡張を可能にします。
Orchestralは、リッチなツール呼び出し、コンテキストのコンパクト化、ワークスペースサンドボックス、ユーザ承認ワークフロー、サブエージェント、メモリ管理、MPP統合など、より大きなフレームワークで見られる高度なエージェント機能をサポートする。
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