論文の概要: MegaFlow: Large-Scale Distributed Orchestration System for the Agentic Era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07526v2
• Date: Tue, 13 Jan 2026 12:02:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 14:06:39.277237
• Title: MegaFlow: Large-Scale Distributed Orchestration System for the Agentic Era
• Title（参考訳）: MegaFlow:エージェント時代の大規模分散オーケストレーションシステム
• Abstract要約: MegaFlowは、エージェント環境ワークロードの効率的なスケジューリング、リソース割り当て、きめ細かいタスク管理を可能にする、大規模な分散オーケストレーションシステムである。 エージェントのトレーニングデプロイメントでは、MegaFlowは、高いシステムの安定性を維持しながら、数万の並行エージェントタスクを編成し、効率的なリソース利用を実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.42509044145417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rapid development of interactive and autonomous AI systems signals our entry into the agentic era. Training and evaluating agents on complex agentic tasks such as software engineering and computer use requires not only efficient model computation but also sophisticated infrastructure capable of coordinating vast agent-environment interactions. However, no open-source infrastructure can effectively support large-scale training and evaluation on such complex agentic tasks. To address this challenge, we present MegaFlow, a large-scale distributed orchestration system that enables efficient scheduling, resource allocation, and fine-grained task management for agent-environment workloads. MegaFlow abstracts agent training infrastructure into three independent services (Model Service, Agent Service, and Environment Service) that interact through unified interfaces, enabling independent scaling and flexible resource allocation across diverse agent-environment configurations. In our agent training deployments, MegaFlow successfully orchestrates tens of thousands of concurrent agent tasks while maintaining high system stability and achieving efficient resource utilization. By enabling such large-scale agent training, MegaFlow addresses a critical infrastructure gap in the emerging agentic AI landscape.
• Abstract（参考訳）: インタラクティブで自律的なAIシステムの急速な発展は、エージェント時代への参入を示唆している。 ソフトウェア工学やコンピュータ利用のような複雑なエージェントタスクにおけるエージェントの訓練と評価には、効率的なモデル計算だけでなく、エージェントと環境の相互作用をコーディネートできる高度なインフラも必要である。 しかし、そのような複雑なエージェントタスクに対する大規模なトレーニングと評価を効果的にサポートするオープンソースインフラストラクチャは存在しない。 この課題に対処するために,エージェント環境負荷に対する効率的なスケジューリング,リソース割り当て,きめ細かいタスク管理を可能にする大規模分散オーケストレーションシステムであるMegaFlowを提案する。 MegaFlowは、エージェントトレーニングインフラストラクチャを3つの独立したサービス(モデルサービス、エージェントサービス、環境サービス)に抽象化する。 エージェントのトレーニングデプロイメントでは、MegaFlowは、高いシステムの安定性を維持しながら、数万の並行エージェントタスクを編成し、効率的なリソース利用を実現しています。 このような大規模なエージェントトレーニングを可能にすることで、MegaFlowは、新たなエージェントAIの世界における重要なインフラストラクチャギャップに対処する。

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