論文の概要: AgentWare: Automating the Lifecycle of Agentic Applications across the Edge-to-Cloud Continuum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.34586v1
• Date: Mon, 28 Sep 2026 08:25:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 12:13:13.894136
• Title: AgentWare: Automating the Lifecycle of Agentic Applications across the Edge-to-Cloud Continuum
• Title（参考訳）: AgentWare: エッジ・ツー・クラウド連続体におけるエージェントアプリケーションのライフサイクルを自動化する
• Abstract要約: 本稿では,エッジ・ツー・クラウドインフラストラクチャ間のエージェントアプリケーションのプロビジョニング,デプロイ,可観測性,評価を自動化するAgenticOpsフレームワークであるAgentWareを提案する。 我々は,AgentWareが分散エージェントアプリケーションの体系的な実験と評価を可能にし,デプロイメント,計測,解析に必要な手作業を大幅に削減できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15999407512883507
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deploying LLM-enabled agentic applications across the Edge-to-Cloud continuum remains challenging due to hardware heterogeneity, deployment complexity, limited observability, and the lack of systematic evaluation methods. Existing solutions address agent development, observability, or benchmarking separately, offering limited support for the full lifecycle of distributed agentic applications. This paper presents AgentWare, an AgenticOps framework that automates the provisioning, deployment, observability, and evaluation of agentic applications across Edge-to-Cloud infrastructures. AgentWare introduces an end-to-end lifecycle pipeline that automatically prepares heterogeneous execution environments, transforms user-defined agent implementations into distributed applications, deploys agent components across the continuum, and performs unified collection of execution traces, infrastructure telemetry, and evaluation metrics. The framework further supports automated semantic evaluation through LLM-as-a-Judge workflows and generates reproducible reports covering correctness, performance, resource utilization, and energy consumption. We demonstrate the applicability of AgentWare through a distributed book assistant agent deployed across real Edge-to-Cloud infrastructure under multiple deployment and model configurations. The results show that AgentWare enables systematic experimentation and evaluation of distributed agentic applications while significantly reducing the manual effort required for deployment, instrumentation, and analysis.
• Abstract（参考訳）: LLM対応のエージェントアプリケーションをEdge-to-Cloud連続体にデプロイすることは、ハードウェアの不均一性、デプロイメントの複雑さ、観測可能性の制限、体系的な評価方法の欠如など、依然として困難である。 既存のソリューションはエージェントの開発、可観測性、ベンチマークを別々に扱い、分散エージェントアプリケーションの完全なライフサイクルを限定的にサポートする。 本稿では,エッジ・ツー・クラウドインフラストラクチャ間のエージェントアプリケーションのプロビジョニング,デプロイ,可観測性,評価を自動化するAgenticOpsフレームワークであるAgentWareを提案する。 AgentWareは、不均一な実行環境を自動的に準備し、ユーザ定義のエージェント実装を分散アプリケーションに変換し、連続体にエージェントコンポーネントをデプロイし、実行トレース、インフラストラクチャテレメトリ、評価メトリクスの統一的な収集を実行する、エンドツーエンドのライフサイクルパイプラインを導入している。 さらに、LLM-as-a-Judgeワークフローによる自動意味評価をサポートし、正確性、性能、資源利用、エネルギー消費に関する再現可能なレポートを生成する。 我々は、複数のデプロイメントとモデル構成の下で、実際のEdge-to-Cloudインフラストラクチャにデプロイされた分散ブックアシスタントエージェントを介して、AgentWareの適用性を示す。 その結果、AgentWareは分散エージェントアプリケーションの体系的な実験と評価を可能にし、デプロイメント、インスツルメンテーション、分析に必要な手作業を大幅に削減できることがわかった。

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