# OxyGent: Making Multi-Agent Systems Modular, Observable, and Evolvable via Oxy Abstraction

### 저자

Junxing Hu, Tianlong Li, Lei Yu, Ai Han

### 💡 개요

본 논문은 복잡한 산업 환경에서 다중 에이전트 시스템(MAS)의 확장성, 관찰 가능성, 자율 진화의 한계를 극복하기 위한 OxyGent 프레임워크를 제안합니다. OxyGent는 에이전트, 도구, LLM, 추론 흐름을 통합된 'Oxy' 추상화로 캡슐화하여 레고처럼 확장 가능한 시스템 구성을 가능하게 하고, 런타임에 동적으로 생성되는 실행 그래프를 통해 적응형 시각화를 제공하여 관찰 가능성을 높입니다. 또한, AI 자산 관리 플랫폼인 OxyBank는 자동 데이터 백플로우, 주석, 공동 진화를 지원하여 지속적인 시스템 진화를 가능하게 합니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- OxyGent는 에이전트, 도구, LLM 등을 통합된 추상화로 묶어 모듈화 및 확장이 용이한 MAS 구축 기반을 제공합니다.

- 동적 계획 및 실행 그래프 생성을 통해 MAS의 런타임 동작을 효과적으로 관찰하고 시각화할 수 있습니다.

- OxyBank를 활용하여 데이터 피드백 및 모델 진화를 자동화함으로써 MAS의 지속적인 개선 및 진화 경로를 제공합니다.

- 제안된 프레임워크의 전반적인 효율성과 실제 산업 환경에서의 적용 범위에 대한 추가적인 실증적 연구가 필요할 수 있습니다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2604.25602)

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