クアリクサーOS：AIエージェントオーケストレーションのための汎用オペレーティングシステム

Qualixar OS: A Universal Operating System for AI Agent Orchestration

April 7, 2026

著者: Varun Pratap Bhardwaj

cs.AI

要旨

本論文では、ユニバーサルAIエージェントオーケストレーションのための初のアプリケーション層オペレーティングシステムであるQualixar OSを提案する。カーネルレベルアプローチ（AIOS）や単一フレームワークツール（AutoGen、CrewAI）とは異なり、Qualixar OSは、10のLLMプロバイダー、8以上のエージェントフレームワーク、7つのトランスポートにまたがる異種混在マルチエージェントシステムのための完全なランタイムを提供する。我々の貢献は以下の通りである：(1) グリッド、フォレスト、メッシュ、メーカー構造を含む12のマルチエージェントトポロジーの実行セマンティクス、(2) 戦略履歴記憶機能を備えたLLM駆動型チーム設計エンジン「Forge」、(3) Q学習、5つの戦略、ベイジアンPOMDPを動的マルチプロバイダー検出と統合した3層モデルルーティング、(4) Goodhart検出、JSDドリフト監視、アライメントトリレンマナビゲーションを備えた合意ベース判定パイプライン、(5) HMAC署名とステガノグラフィック透かしによる4層コンテンツ帰属、(6) 25コマンドのユニバーサルコマンドプロトコルによるMCPおよびA2Aプロトコルをサポートする「Claw Bridge」によるユニバーサル互換性、(7) ビジュアルワークフロービルダーとスキルマーケットプレイスを備えた24タブのプロダクションダッシュボード。Qualixar OSは、217のイベントタイプと8つの品質モジュールにわたる2,821のテストケースで検証されている。カスタム20タスク評価スイートにおいて、本システムはタスクあたり平均$0.000039のコストで100%の精度を達成した。ソースコードはElastic License 2.0の下で利用可能である。

English

We present Qualixar OS, the first application-layer operating system for universal AI agent orchestration. Unlike kernel-level approaches (AIOS) or single-framework tools (AutoGen, CrewAI), Qualixar OS provides a complete runtime for heterogeneous multi-agent systems spanning 10 LLM providers, 8+ agent frameworks, and 7 transports. We contribute: (1) execution semantics for 12 multi-agent topologies including grid, forest, mesh, and maker patterns; (2) Forge, an LLM-driven team design engine with historical strategy memory; (3) three-layer model routing combining Q-learning, five strategies, and Bayesian POMDP with dynamic multi-provider discovery; (4) a consensus-based judge pipeline with Goodhart detection, JSD drift monitoring, and alignment trilemma navigation; (5) four-layer content attribution with HMAC signing and steganographic watermarks; (6) universal compatibility via the Claw Bridge supporting MCP and A2A protocols with a 25-command Universal Command Protocol; (7) a 24-tab production dashboard with visual workflow builder and skill marketplace. Qualixar OS is validated by 2,821 test cases across 217 event types and 8 quality modules. On a custom 20-task evaluation suite, the system achieves 100% accuracy at a mean cost of $0.000039 per task. Source-available under the Elastic License 2.0.