論文の概要: Efficient Coordination with the System-Level Shared State: An Embodied-AI Native Modular Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13945v1
• Date: Tue, 20 Jan 2026 13:21:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:23.323448
• Title: Efficient Coordination with the System-Level Shared State: An Embodied-AI Native Modular Framework
• Title（参考訳）: システムレベル共有状態との効率的なコーディネート: Embodied-AI Native Modular Framework
• Authors: Yixuan Deng, Tongrun Wu, Donghao Wu, Zeyu Wei, Jiayuan Wang, Zhenglong Sun, Yuqing Tang, Xiaoqiang Ji,
• Abstract要約: 本稿では,デカップリングと明示的なシステムレベルのプリミティブを実現するモジュール型フレームワークANCHORを提案する。 ANCHORは、(i)標準化された共有状態の進化可能な契約であるCanonical Recordsを、(ii)多対多の普及とフィードバック指向の調整のための通信バスから分離する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.833654928445309
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As Embodied AI systems move from research prototypes to real world deployments, they tend to evolve rapidly while remaining reliable under workload changes and partial failures. In practice, many deployments are only partially decoupled: middleware moves messages, but shared context and feedback semantics are implicit, causing interface drift, cross-module interference, and brittle recovery at scale. We present ANCHOR, a modular framework that makes decoupling and robustness explicit system-level primitives. ANCHOR separates (i) Canonical Records, an evolvable contract for the standardized shared state, from (ii) a communication bus for many-to-many dissemination and feedback-oriented coordination, forming an inspectable end-to-end loop. We validate closed-loop feasibility on a de-identified workflow instantiation, characterize latency distributions under varying payload sizes and publish rates, and demonstrate automatic stream resumption after hard crashes and restarts even with shared-memory loss. Overall, ANCHOR turns ad-hoc integration glue into explicit contracts, enabling controlled degradation under load and self-healing recovery for scalable deployment of closed-loop AI systems.
• Abstract（参考訳）: Embodied AIシステムは、研究プロトタイプから現実のデプロイメントに移行するため、ワークロードの変更や部分的な障害の下で信頼性を維持しながら、急速に進化する傾向があります。 ミドルウェアはメッセージを動かすが、共有コンテキストとフィードバックのセマンティクスは暗黙的であり、インターフェースのドリフト、クロスモジュールの干渉、スケールでの不安定なリカバリを引き起こす。 本稿では,デカップリングとロバストネスを明示するシステムレベルのプリミティブを実現するモジュール型フレームワークANCHORを提案する。 AnCHORが分離 i)標準共有状態の進化可能な契約であるカノニカルレコード (2)多対多の拡散とフィードバック指向の協調のための通信バスで、検査可能なエンドツーエンドループを形成する。 特定されていないワークフローのインスタンス化におけるクローズドループの実現性を検証するとともに,ペイロードサイズやパブリッシュレートの異なるレイテンシ分布を特徴付けるとともに,共有メモリ損失があってもクラッシュや再起動後の自動ストリーム再起動を実証する。 全体として、ANCHORはアドホックな統合接着剤を明示的なコントラクトに変換することで、クローズドループAIシステムのスケーラブルなデプロイのために、負荷下での制御された劣化と自己修復リカバリを可能にします。

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