論文の概要: Hierarchical Server Architecture for Agentic Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.05332v1
- Date: Wed, 05 Aug 2026 18:43:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-07 15:25:20.775027
- Title: Hierarchical Server Architecture for Agentic Science
- Title（参考訳）: エージェントサイエンスのための階層型サーバーアーキテクチャ
- Abstract要約: エージェントサイエンスは計算作業のランドスケープを変革し、科学パイプラインやワークロードマネージャにまで拡張している。
我々は、多様なクラウド、エッジ、HPCシステムにまたがるリソースを発見するために、階層的で動的なアーキテクチャとソフトウェアを提示します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Agentic science is transforming the landscape of computational work, extending to scientific pipelines and workload managers. The workloads require specialized hardware within and across institutions. If assessing workload needs against environments is required for scheduling, automated discovery of resources is an essential step. In this paper, we present a hierarchical, dynamic architecture and software to discover resources across diverse cloud, edge, and HPC systems. The design enables concurrent, asynchronous negotiation, selection, and dispatch of requests for work using secretary agents. The agents probe and discover 51 real and simulated providers across 7 categories. We perform 19,973 negotiation and 6,952 selection simulations to assess reliability of decisions, demonstrating high (87.71\%) negotiation accuracy and selection costs comparable to more traditional strategies. Designed for extensibility and currently supporting the Genesis Mission, this architecture exemplifies the importance of careful coordination between agents, discovery tools, and infrastructure for agentic science.
- Abstract（参考訳）: エージェントサイエンスは、計算作業のランドスケープを変革し、科学パイプラインやワークロードマネージャにまで拡張している。
ワークロードには、組織内および組織間の特別なハードウェアが必要です。
スケジューリングに環境に対するワークロードのニーズを評価する必要がある場合、リソースの自動発見が不可欠です。
本稿では,多様なクラウド,エッジ,HPCシステムにまたがるリソースを探索する階層的動的アーキテクチャとソフトウェアを提案する。
この設計により、同時かつ非同期な交渉、選択、および秘書エージェントを使用した作業要求のディスパッチが可能になる。
エージェントは7つのカテゴリにわたる51のリアルおよびシミュレートされたプロバイダを探索し、発見する。
19,973の交渉と6,952の選択シミュレーションを行い、従来の戦略に匹敵する高い (87.71 %) 交渉精度と選択コストを示す。
拡張性のために設計され、現在ジェネシスミッションをサポートしているこのアーキテクチャは、エージェント、発見ツール、およびエージェント科学のためのインフラ間の慎重な調整の重要性を実証している。
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