論文の概要: EnterpriseLab: A Full-Stack Platform for developing and deploying agents in Enterprises

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21630v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 06:50:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.531064
• Title: EnterpriseLab: A Full-Stack Platform for developing and deploying agents in Enterprises
• Title（参考訳）: EnterpriseLab: 企業におけるエージェントの開発とデプロイのためのフルスタックプラットフォーム
• Abstract要約: エンタープライズ環境でプライバシを保存するAIエージェントをデプロイするためのクローズドループフレームワークであるEnterpriseLabを紹介します。 EnterpriseArenaは、IT、人事、営業、エンジニアリングドメインにまたがる15のアプリケーションと140以上のツールによるインスタンス化です。 その結果,エンタープライズLab内でトレーニングされた8Bモデルは,複雑な企業におけるGPT-4oのパフォーマンスと一致し,推論コストを8～10倍に削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.175141688438113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deploying AI agents in enterprise environments requires balancing capability with data sovereignty and cost constraints. While small language models offer privacy-preserving alternatives to frontier models, their specialization is hindered by fragmented development pipelines that separate tool integration, data generation, and training. We introduce EnterpriseLab, a full-stack platform that unifies these stages into a closed-loop framework. EnterpriseLab provides (1) a modular environment exposing enterprise applications via Model Context Protocol, enabling seamless integration of proprietary and open-source tools; (2) automated trajectory synthesis that programmatically generates training data from environment schemas; and (3) integrated training pipelines with continuous evaluation. We validate the platform through EnterpriseArena, an instantiation with 15 applications and 140+ tools across IT, HR, sales, and engineering domains. Our results demonstrate that 8B-parameter models trained within EnterpriseLab match GPT-4o's performance on complex enterprise workflows while reducing inference costs by 8-10x, and remain robust across diverse enterprise benchmarks, including EnterpriseBench (+10%) and CRMArena (+10%). EnterpriseLab provides enterprises a practical path to deploying capable, privacy-preserving agents without compromising operational capability.
• Abstract（参考訳）: エンタープライズ環境にAIエージェントをデプロイするには、データの主権とコスト制約とのバランスが必要だ。 小さな言語モデルはフロンティアモデルに対するプライバシ保護の代替手段を提供するが、その特殊化は、ツール統合、データ生成、トレーニングを分離する断片化された開発パイプラインによって妨げられる。 これらのステージをクローズドループフレームワークに統合するフルスタックプラットフォームであるEnterpriseLabを紹介します。 EnterpriseLabは、(1)Model Context Protocolを介してエンタープライズアプリケーションを公開し、プロプライエタリおよびオープンソースツールのシームレスな統合を可能にするモジュール環境、(2)環境スキーマからトレーニングデータをプログラム的に生成する自動軌道合成、(3)継続的な評価を伴う統合トレーニングパイプラインを提供する。 EnterpriseArenaは、IT、人事、営業、エンジニアリングドメインにまたがる15のアプリケーションと140以上のツールによるインスタンス化です。 その結果、EnterpriseLab内でトレーニングされた8Bパラメータモデルは、複雑なエンタープライズワークフロー上でのGPT-4oのパフォーマンスと一致し、推論コストを8～10倍削減し、EnterpriseBench (+10%) やCRMArena (+10%) など、さまざまなエンタープライズベンチマークで堅牢であることがわかった。 EnterpriseLabは、運用能力を損なうことなく、有能なプライバシ保護エージェントをデプロイするための実践的なパスを提供する。

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