論文の概要: Agentic Federated Learning: The Future of Distributed Training Orchestration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04895v1
• Date: Mon, 06 Apr 2026 17:43:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:19.317376
• Title: Agentic Federated Learning: The Future of Distributed Training Orchestration
• Title（参考訳）: エージェント・フェデレーション・ラーニング:分散トレーニング・オーケストレーションの未来
• Authors: Rafael O. Jarczewski, Gabriel U. Talasso, Leandro Villas, Allan M. de Souza,
• Abstract要約: 本稿では,言語モデルに基づくエージェント(LMagent)が自律的なオーケストレーションの役割を担うフレームワークであるAgentic-FLへのパラダイムシフトを提案する。 サーバ側エージェントがコンテキスト推論によって選択バイアスを軽減する方法を示し、クライアント側エージェントがローカルな保護者として機能する。 この統合は、分散されたエコシステムへのフェデレートラーニングの進化を示唆し、インセンティブベースのモデルとアルゴリズムの正義の将来の市場への道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2936007114555107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although Federated Learning (FL) promises privacy and distributed collaboration, its effectiveness in real-world scenarios is often hampered by the stochastic heterogeneity of clients and unpredictable system dynamics. Existing static optimization approaches fail to adapt to these fluctuations, resulting in resource underutilization and systemic bias. In this work, we propose a paradigm shift towards Agentic-FL, a framework where Language Model-based Agents (LMagents) assume autonomous orchestration roles. Unlike rigid protocols, we demonstrate how server-side agents can mitigate selection bias through contextual reasoning, while client-side agents act as local guardians, dynamically managing privacy budgets and adapting model complexity to hardware constraints. More than just resolving technical inefficiencies, this integration signals the evolution of FL towards decentralized ecosystems, where collaboration is negotiated autonomously, paving the way for future markets of incentive-based models and algorithmic justice. We discuss the reliability (hallucinations) and security challenges of this approach, outlining a roadmap for resilient multi-agent systems in federated environments.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、プライバシと分散コラボレーションを約束するが、現実のシナリオにおけるその有効性は、クライアントの確率的不均一性と予測不可能なシステムダイナミクスによってしばしば妨げられる。 既存の静的最適化アプローチは、これらのゆらぎに適応できず、リソースの未利用化とシステムバイアスをもたらす。 本稿では,言語モデルに基づくエージェント(LMagent)が自律的なオーケストレーションの役割を担うフレームワークであるAgentic-FLへのパラダイムシフトを提案する。 厳格なプロトコルとは異なり、サーバ側エージェントがコンテキスト推論によって選択バイアスを軽減する方法を示し、クライアント側エージェントがローカルな保護者として機能し、プライバシ予算を動的に管理し、ハードウェア制約にモデル複雑さを適用する。 この統合は単に技術的な非効率を解消するだけでなく、FLの分散エコシステムへの進化を示唆するものであり、そこではコラボレーションが自律的に交渉され、インセンティブベースのモデルとアルゴリズムの正義の将来の市場への道が開かれた。 我々はこのアプローチの信頼性(ハロシン化)とセキュリティ上の課題について論じ、フェデレーション環境におけるレジリエントなマルチエージェントシステムのロードマップを概説する。

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