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Evolution of AI Agent Registry Solutions: Centralized, Enterprise, and Distributed Approaches

Created by
  • Haebom

作者

Aditi Singh, Abul Ehtesham, Mahesh Lambe, Jared James Grogan, Abhishek Singh, Saket Kumar, Luca Muscariello, Vijoy Pandey, Guillaume Sauvage De Saint Marc, Pradyumna Chari, Ramesh Raskar

概要

自律AIエージェントがクラウド、エンタープライズ、分散ドメインで運用されるにつれて、信頼できる発見、機能ネゴシエーション、およびアイデンティティの保証を可能にするレジストリインフラストラクチャの需要が発生しました。本論文では,(1)MCPレジストリ,(2)A2Aエージェントカード,(3)AGNTCYエージェントディレクトリサービス,(4)Microsoft EntraエージェントID,(5)NANDA Index AgentFactsの5つの主要なアプローチを分析した。セキュリティ、認証、スケーラビリティ、メンテナンスの4つの評価基準を使用して、集中管理、エンタープライズガバナンス、分散復元力の間のアーキテクチャ上のトレードオフを明らかにしました。本論文は、検証可能なアイデンティティ、適応型発見フロー、相互運用可能な機能セマンティクスを必要とするAIエージェントインターネットの設計推奨事項で終わります。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
集中型、エンタープライズ、分散型レジストリアプローチの長所と短所の分析
AIエージェントインターネットを構築するための設計推奨事項を提示します。
セキュリティ、認証、スケーラビリティ、メンテナンスの観点からのアプローチの評価
Limitations:
提示されたアプローチの具体的な実装と性能の詳細な分析の欠如
AIエージェントインターネットの広範な展開と実用化の検証の欠如。
単一の論文ですべての可能なレジストリソリューションを扱うのが難しい。
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