MegaFlow: Großskaliges verteiltes Orchestrierungssystem für das agentenbasierte Zeitalter
MegaFlow: Large-Scale Distributed Orchestration System for the Agentic Era
January 12, 2026
papers.authors: Lei Zhang, Mouxiang Chen, Ruisheng Cao, Jiawei Chen, Fan Zhou, Yiheng Xu, Jiaxi Yang, Liang Chen, Changwei Luo, Kai Zhang, Fan Yan, KaShun Shum, Jiajun Zhang, Zeyu Cui, Hu Feng, Junyang Lin, Binyuan Hui, Min Yang
cs.AI
papers.abstract
Die rasante Entwicklung interaktiver und autonomer KI-Systeme markiert unseren Eintritt in die Ära der Agenten. Das Training und die Evaluierung von Agenten für komplexe agentenbasierte Aufgaben wie Softwareentwicklung und Computernutzung erfordert nicht nur effiziente Modellberechnungen, sondern auch eine ausgeklügelte Infrastruktur, die umfangreiche Agenten-Umgebungs-Interaktionen koordinieren kann. Bislang existiert jedoch keine Open-Source-Infrastruktur, die Training und Evaluierung in großem Maßstab für derart komplexe agentenbasierte Aufgaben effektiv unterstützen kann. Um diese Herausforderung zu bewältigen, stellen wir MegaFlow vor – ein großskaliges verteiltes Orchestrierungssystem, das effizientes Scheduling, Ressourcenzuteilung und feingranulare Aufgabenverwaltung für Agenten-Umgebungs-Workloads ermöglicht. MegaFlow abstrahiert die Agenten-Trainingsinfrastruktur in drei unabhängige Dienste (Model Service, Agent Service und Environment Service), die über einheitliche Schnittstellen interagieren und unabhängige Skalierung sowie flexible Ressourcenzuteilung über verschiedene Agenten-Umgebungs-Konfigurationen hinweg ermöglichen. In unseren Agenten-Trainingsdeployments orchestriert MegaFlow erfolgreich zehntausende gleichzeitige Agentenaufgaben bei hoher Systemstabilität und effizienter Ressourcennutzung. Durch die Ermöglichung solch großskaliger Agenten-Trainings schließt MegaFlow eine kritische Infrastrukturlücke in der aufstrebenden Landschaft agentenbasierter KI.
English
The rapid development of interactive and autonomous AI systems signals our entry into the agentic era. Training and evaluating agents on complex agentic tasks such as software engineering and computer use requires not only efficient model computation but also sophisticated infrastructure capable of coordinating vast agent-environment interactions. However, no open-source infrastructure can effectively support large-scale training and evaluation on such complex agentic tasks. To address this challenge, we present MegaFlow, a large-scale distributed orchestration system that enables efficient scheduling, resource allocation, and fine-grained task management for agent-environment workloads. MegaFlow abstracts agent training infrastructure into three independent services (Model Service, Agent Service, and Environment Service) that interact through unified interfaces, enabling independent scaling and flexible resource allocation across diverse agent-environment configurations. In our agent training deployments, MegaFlow successfully orchestrates tens of thousands of concurrent agent tasks while maintaining high system stability and achieving efficient resource utilization. By enabling such large-scale agent training, MegaFlow addresses a critical infrastructure gap in the emerging agentic AI landscape.