OxyGent: Oxy 추상화를 통한 다중 에이전트 시스템의 모듈화, 관찰 가능성 및 진화 가능성 향상

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

복잡한 산업 환경에서 실제 적용 가능한 다중 에이전트 시스템(MAS)을 구축하는 것은 확장성, 관찰 가능성 및 자율적인 진화의 한계로 인해 여전히 어려운 과제입니다. 본 논문에서는 OxyGent라는 오픈 소스 프레임워크를 소개합니다. OxyGent은 통일된 Oxy 추상화를 통해 모듈화, 관찰 가능성 및 진화 가능성을 갖춘 MAS를 구현하며, 에이전트, 도구, LLM(대규모 언어 모델) 및 추론 흐름을 플러그 가능한 원자 단위 구성 요소로 캡슐화합니다. 이 레고 블록과 같은 조립 방식은 확장 가능한 시스템 구성과 비침투적인 모니터링을 지원합니다. OxyGent은 관찰 가능성을 향상시키기 위해, 실행 중 실시간으로 생성되는 실행 그래프를 통해 경직된 워크플로우를 대체하는 권한 기반 동적 계획 기능을 도입하여 적응적인 시각화를 제공합니다. 또한, 지속적인 진화를 지원하기 위해, OxyBank라는 AI 자산 관리 플랫폼을 통합하여 자동화된 데이터 역류, 주석 처리 및 공동 진화를 지원합니다. 실험적 평가 및 실제 사례 연구를 통해 OxyGent이 MAS의 강력하고 확장 가능한 기반을 제공한다는 것을 확인했습니다. OxyGent은 https://oxygent.jd.com/ 에서 공개적으로 이용 가능합니다.

Deploying production-ready multi-agent systems (MAS) in complex industrial environments remains challenging due to limitations in scalability, observability, and autonomous evolution. We present OxyGent, an open-source framework that enables modular, observable, and evolvable MAS via a unified Oxy abstraction, in which agents, tools, LLMs, and reasoning flows are encapsulated as pluggable atomic components. This Lego-like assembly paradigm supports scalable system composition and non-intrusive monitoring. To enhance observability, OxyGent introduces permission-driven dynamic planning that replaces rigid workflows with execution graphs generated at runtime, which provide adaptive visualizations. To support continuous evolution, the framework integrates OxyBank, an AI asset management platform that supports automated data backflow, annotation, and joint evolution. Empirical evaluations and real-world case studies show that OxyGent provides a robust and scalable foundation for MAS. OxyGent is publicly available at https://oxygent.jd.com/.