MegaFlow: Sistema di Orchestrazione Distribuito su Larga Scala per l'Epoca Agente
MegaFlow: Large-Scale Distributed Orchestration System for the Agentic Era
January 12, 2026
Autori: 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
Abstract
Il rapido sviluppo di sistemi di IA interattivi e autonomi segnala il nostro ingresso nell'era agentiva. L'addestramento e la valutazione di agenti su compiti agentivi complessi come l'ingegneria del software e l'utilizzo informatico richiedono non solo un'efficiente computazione dei modelli, ma anche un'infrastruttura sofisticata in grado di coordinare vaste interazioni agente-ambiente. Tuttavia, non esiste un'infrastruttura open-source in grado di supportare efficacemente l'addestramento e la valutazione su larga scala per tali compiti agentivi complessi. Per affrontare questa sfida, presentiamo MegaFlow, un sistema di orchestrazione distribuito su larga scala che abilita una pianificazione efficiente, l'allocazione delle risorse e una gestione granulare dei carichi di lavoro agente-ambiente. MegaFlow astrae l'infrastruttura di addestramento degli agenti in tre servizi indipendenti (Servizio Modello, Servizio Agente e Servizio Ambiente) che interagiscono attraverso interfacce unificate, consentendo uno scaling indipendente e un'allocazione flessibile delle risorse attraverso diverse configurazioni agente-ambiente. Nelle nostre implementazioni di addestramento degli agenti, MegaFlow orchestra con successo decine di migliaia di task agentivi concorrenti mantenendo un'elevata stabilità del sistema e raggiungendo un'utilizzazione efficiente delle risorse. Abilitando un addestramento degli agenti su così larga scala, MegaFlow colma una lacuna infrastrutturale critica nel panorama emergente dell'IA agentiva.
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.