論文の概要: Architecting Agentic Communities using Design Patterns
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03624v2
- Date: Thu, 08 Jan 2026 20:30:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-12 13:49:32.384767
- Title: Architecting Agentic Communities using Design Patterns
- Title（参考訳）: デザインパターンを用いたエージェントコミュニティの構築
- Authors: Zoran Milosevic, Fethi Rabhi,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とエージェントAI技術は、洗練されたプロダクショングレードシステムを構築するための体系的なアーキテクチャガイダンスを必要とする。
本稿では,企業における分散システム標準や形式的手法,産業プラクティスから派生したデザインパターンを用いて,そのようなシステムを設計するためのアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid evolution of Large Language Models (LLM) and subsequent Agentic AI technologies requires systematic architectural guidance for building sophisticated, production-grade systems. This paper presents an approach for architecting such systems using design patterns derived from enterprise distributed systems standards, formal methods, and industry practice. We classify these patterns into three tiers: LLM Agents (task-specific automation), Agentic AI (adaptive goal-seekers), and Agentic Communities (organizational frameworks where AI agents and human participants coordinate through formal roles, protocols, and governance structures). We focus on Agentic Communities - coordination frameworks encompassing LLM Agents, Agentic AI entities, and humans - most relevant for enterprise and industrial applications. Drawing on established coordination principles from distributed systems, we ground these patterns in a formal framework that specifies collaboration agreements where AI agents and humans fill roles within governed ecosystems. This approach provides both practical guidance and formal verification capabilities, enabling expression of organizational, legal, and ethical rules through accountability mechanisms that ensure operational and verifiable governance of inter-agent communication, negotiation, and intent modeling. We validate this framework through a clinical trial matching case study. Our goal is to provide actionable guidance to practitioners while maintaining the formal rigor essential for enterprise deployment in dynamic, multi-agent ecosystems.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)とその後のエージェントAI技術の急速な進化は、高度で生産レベルのシステムを構築するための体系的なアーキテクチャガイダンスを必要とする。
本稿では,企業における分散システム標準や形式的手法,産業プラクティスから派生したデザインパターンを用いて,そのようなシステムを設計するためのアプローチを提案する。
LLMエージェント(タスク固有の自動化)、エージェントAI(適応目標探索者)、エージェントコミュニティ(AIエージェントと人間の参加者が正式な役割、プロトコル、ガバナンス構造を通じて協調する組織フレームワーク)の3つの階層に分類します。
エージェントコミュニティ - LLMエージェント、エージェントAIエンティティ、人間を含む調整フレームワーク - は、企業や産業のアプリケーションに最も関係している。
分散システムから確立された協調原則に基づいて、我々はこれらのパターンを、AIエージェントと人間が支配するエコシステムの中で役割を果たすコラボレーション契約を規定する正式な枠組みに基礎づける。
このアプローチは、エージェント間コミュニケーション、交渉、意図モデリングの運用および検証可能なガバナンスを保証するための説明責任メカニズムを通じて、組織的、法的、倫理的ルールの表現を可能にする、実践的なガイダンスと形式的な検証機能の両方を提供する。
この枠組みを臨床治験マッチングケーススタディで検証する。
私たちのゴールは、動的でマルチエージェントなエコシステムにおけるエンタープライズ展開に不可欠な形式的な厳格さを維持しながら、実践者に実行可能なガイダンスを提供することです。
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