論文の概要: Scaling Mobile Agent Systems: From Capability Density to Collective Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.08124v1
- Date: Wed, 29 Apr 2026 12:24:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-25 12:34:33.721652
- Title: Scaling Mobile Agent Systems: From Capability Density to Collective Intelligence
- Title（参考訳）: モバイルエージェントシステムのスケーリング: 能力密度から集合知まで
- Authors: Bowei He,
- Abstract要約: モバイルエージェントシステムは、エッジデバイスやAIoTエコシステム上でインテリジェントなアプリケーションを可能にするための重要なパラダイムとして現れています。
2つの相補的な次元に沿って移動エージェントシステムをスケールするための統一的な研究課題を提案する。
このビジョンは、分離されたモバイルエージェントを効率的でスケーラブルな分散インテリジェントシステムに変換することを目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.95943280605038
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mobile agent systems are emerging as a key paradigm for enabling intelligent applications on edge devices and in AIoT ecosystems. However, their scalability is fundamentally constrained by limited on-device computation and fragmented intelligence across devices. In this work, we propose a unified research agenda for scaling mobile agent systems along two complementary dimensions: (1) improving capability density of individual agents through compact foundation model design and compression, and (2) enabling collective intelligence via communication-rich multi-agent collaboration. Building on recent model and infrastructure advances, this vision aims to transform isolated mobile agents into a distributed intelligent system that is efficient and scalable.
- Abstract（参考訳）: モバイルエージェントシステムは、エッジデバイスやAIoTエコシステム上でインテリジェントなアプリケーションを可能にするための重要なパラダイムとして現れています。
しかし、そのスケーラビリティはデバイス上の限られた計算とデバイス間の断片化されたインテリジェンスによって根本的に制限されている。
本研究では,(1)コンパクトな基礎モデル設計と圧縮による個々のエージェントの能力密度の向上,(2)コミュニケーションに富んだマルチエージェントコラボレーションによる集合的知性の実現,の2つの相補的な側面に沿って移動エージェントシステムをスケールするための統一的な研究課題を提案する。
最近のモデルとインフラストラクチャの進歩に基づいて、このビジョンは、分離されたモバイルエージェントを効率的でスケーラブルな分散インテリジェントシステムに変換することを目的としている。
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