UFO^3: Tejiendo la Galaxia del Agente Digital

UFO^3: Weaving the Digital Agent Galaxy

November 14, 2025

Autores: Chaoyun Zhang, Liqun Li, He Huang, Chiming Ni, Bo Qiao, Si Qin, Yu Kang, Minghua Ma, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang

cs.AI

Resumen

Los agentes impulsados por modelos de lenguaje grande (LLM) están transformando los dispositivos digitales de herramientas pasivas a colaboradores inteligentes y proactivos. Sin embargo, la mayoría de los marcos existentes se limitan a un único sistema operativo o dispositivo, lo que hace que los flujos de trabajo entre dispositivos sean frágiles y en gran medida manuales. Presentamos UFO³, un sistema que unifica endpoints heterogéneos, escritorios, servidores, dispositivos móviles y edge en un único tejido de orquestación. UFO³ modela cada solicitud del usuario como una Constelación de Tareas mutable: un DAG distribuido de subtareas atómicas (TaskStars) con dependencias explícitas de control y datos (TaskStarLines). La Constelación de Tareas evoluciona continuamente a medida que los resultados fluyen desde dispositivos distribuidos, permitiendo ejecución asíncrona, recuperación adaptativa y optimización dinámica. Un Orquestador de Constelaciones ejecuta las tareas de forma segura y asíncrona mientras aplica actualizaciones dinámicas del DAG, y el Protocolo de Interacción de Agentes (AIP) proporciona canales persistentes y de baja latencia para el despacho confiable de tareas y el streaming de resultados. Estos diseños disuelven los límites tradicionales entre dispositivos y plataformas, permitiendo que los agentes colaboren sin problemas y amplifiquen su inteligencia colectiva. Evaluamos UFO³ en NebulaBench, un benchmark de 55 tareas entre dispositivos en 5 máquinas y 10 categorías. UFO³ logra un 83.3% de finalización de subtareas, un 70.9% de éxito en tareas, expone paralelismo con un ancho promedio de 1.72 y reduce la latencia de extremo a extremo en un 31% respecto a una línea base secuencial. Los experimentos de inyección de fallos demuestran una degradación y recuperación controladas bajo fallos transitorios y permanentes de agentes. Estos resultados muestran que UFO³ logra una orquestación de tareas precisa, eficiente y resiliente en dispositivos heterogéneos, uniendo agentes aislados en un tejido de computación coherente y adaptable que se extiende a través del panorama de la computación ubicua.

English

Large language model (LLM)-powered agents are transforming digital devices from passive tools into proactive intelligent collaborators. However, most existing frameworks remain confined to a single OS or device, making cross-device workflows brittle and largely manual. We present UFO^3, a system that unifies heterogeneous endpoints, desktops, servers, mobile devices, and edge, into a single orchestration fabric. UFO^3 models each user request as a mutable TaskConstellation: a distributed DAG of atomic subtasks (TaskStars) with explicit control and data dependencies (TaskStarLines). The TaskConstellation continuously evolves as results stream in from distributed devices, enabling asynchronous execution, adaptive recovery, and dynamic optimization. A Constellation Orchestrator} executes tasks safely and asynchronously while applying dynamic DAG updates, and the Agent Interaction Protocol (AIP) provides persistent, low-latency channels for reliable task dispatch and result streaming. These designs dissolve the traditional boundaries between devices and platforms, allowing agents to collaborate seamlessly and amplify their collective intelligence. We evaluate UFO^3 on NebulaBench, a benchmark of 55 cross-device tasks across 5 machines and 10 categories. UFO^3 achieves 83.3% subtask completion, 70.9% task success, exposes parallelism with an average width of 1.72, and reduces end-to-end latency by 31% relative to a sequential baseline. Fault-injection experiments demonstrate graceful degradation and recovery under transient and permanent agent failures. These results show that UFO^3 achieves accurate, efficient, and resilient task orchestration across heterogeneous devices, uniting isolated agents into a coherent, adaptive computing fabric that extends across the landscape of ubiquitous computing.