STEM Agent：マルチプロトコルAIエージェントシステム向けの自己適応型・ツール対応・拡張可能なアーキテクチャ

Abstract

現在のAIエージェントフレームワークは、単一のインタラクションプロトコルへの早期の固定、固定されたツール統合戦略、静的なユーザーモデルへの依存によって、多様なインタラクションパラダイムへの展開が制限されています。これらの制約に対処するために、STEM Agent（自己適応型・ツール対応・拡張可能・マルチエージェント）を提案します。本アーキテクチャは、未分化のエージェントコアが、専門化されたプロトコルハンドラ、ツールバインディング、メモリサブシステムへと分化し、それらが組み合わさって完全に機能するAIシステムを構成するという、生物学的な多能性に着想を得たモジュール式設計です。 このフレームワークは、5つの相互運用プロトコル（A2A、AG-UI、A2UI、UCP、AP2）を単一のゲートウェイの背後で統合し、20以上の行動次元にわたってユーザの嗜好を継続的に学習するCaller Profilerを導入し、あらゆる領域能力をModel Context Protocol（MCP）を通じて外部化します。さらに、細胞の分化に類似した成熟ライフサイクルを通じて、反復的なインタラクションパターンが再利用可能なエージェントスキルへと結晶化する、という生物に着想を得たスキル獲得システムを実装します。これらの機能に加えて、メモリシステムには、エピソードの剪定、セマンティックの重複排除、パターン抽出といった、持続的なインタラクション下での成長を準線形（サブリニア）に抑えるための統合メカニズムを組み込みます。包括的な413件のテストスイートにより、5つのアーキテクチャ層すべてにおけるプロトコルハンドラの挙動とコンポーネント統合が検証され、3秒未満で完了します。