論文の概要: Agyn: An Open-Source Platform for AI Agents with Scalable On-Demand Execution, Agent Definition as a Code, and Zero-Trust Access
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27575v2
- Date: Sun, 31 May 2026 19:52:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-02 18:24:16.622278
- Title: Agyn: An Open-Source Platform for AI Agents with Scalable On-Demand Execution, Agent Definition as a Code, and Zero-Trust Access
- Title（参考訳）: Agyn: スケーラブルなオンデマンド実行、コードとしてのエージェント定義、ゼロトラストアクセスを備えたAIエージェントのためのオープンソースプラットフォーム
- Authors: Nikita Benkovich, Vitalii Valkov,
- Abstract要約: 我々はエージェントワークロードの3つの重要な原則を中心に設計されたオープンソースのプラットフォームであるAgynを紹介します。
Agynはエージェント非依存、モデル非依存、クラウド非依存である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09046463333989574
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: As organizations move toward production deployments of AI agents, which execute non-deterministic workflows, maintain stateful sessions, and often operate with privileged access to internal services, the engineering challenge shifts from building individual agents to operating them at scale with proper isolation, governance, and security. In this paper we present Agyn, an open-source platform designed around three key principles tailored for agent workloads: a signal-driven, stateful serverless runtime on Kubernetes; a Terraform provider for agent and harness definition; and a security model grounded in zero-trust and least-privilege principles. Agyn is agent-agnostic, model-agnostic, and cloud-agnostic.
- Abstract（参考訳）: 組織が非決定論的ワークフローを実行し、ステートフルなセッションを維持し、しばしば内部サービスへの特権的なアクセスで運用するAIエージェントの本番展開に向かっていると、エンジニアリングの課題は、個々のエージェントの構築から、適切な分離、ガバナンス、セキュリティを備えた大規模運用へとシフトする。
本稿では、Kubernetes上の信号駆動でステートフルなサーバレスランタイム、エージェントとハーネス定義のためのTerraformプロバイダ、ゼロトラストと最小プライベートの原則に基づくセキュリティモデルという、エージェントワークロード用に設計された3つの重要な原則に基づいて設計されたオープンソースのプラットフォームであるAgynを紹介します。
Agynはエージェント非依存、モデル非依存、クラウド非依存である。
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